diferenciais nos fatores de risco para … · mortalidade infantil no brasil: um estudo de...

FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ

CENTRO DE PESQUISAS AGGEU MAGALHÃES

Mestrado em Saúde Pública

Lívia Teixeira de Souza Maia

DIFERENCIAIS NOS FATORES DE RISCO PARA

MORTALIDADE INFANTIL NO BRASIL:

Um estudo de Caso-Controle com base no SIM e no Sinasc

RECIFE

2010

2

LIVIA TEIXEIRA DE SOUZA MAIA

DIFERENCIAIS NOS FATORES DE RISCO PARA MORTALIDADE INFANTIL NO

BRASIL: Um estudo de Caso-Controle com base no SIM e no Sinasc

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado em Saúde Pública do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz para obtenção do grau de Mestre em Ciências.

ORIENTADOR:

Prof. Dr. Wayner Vieira de Souza

Recife

2010

3

Catalogação na fonte: Biblioteca do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães

M217d

Maia, Lívia Teixeira de Souza.

Diferenciais nos fatores de risco para mortalidade infantil no Brasil: um estudo de caso-controle com base no SIM e no SINASC/ Lívia Teixeira de Souza Maia. — Recife: L. T. S. Maia, 2010.

194 f.: il. Dissertação (Mestrado em Saúde Pública) – Centro de Pesquisas

Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz. Orientador: Wayner Vieira de Souza. 1. Mortalidade infantil. 2. Fatores de risco. 3. Iniqüidade social.

4. Estudos de casos e controles. I. Souza, Wayner Vieira de. II. Título.

CDU 613.9

4

LIVIA TEIXEIRA DE SOUZA MAIA

DIFERENCIAIS NOS FATORES DE RISCO PARA MORTALIDADE INFANTIL NO

BRASIL: Um estudo de Caso-Controle com base no SIM e no Sinasc

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado em Saúde Pública do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz para obtenção do grau de Mestre em Ciências.

Aprovado em: 31 de março de 2009.

Banca Examinadora

________________________________________________

Dr. Wayner Vieira de Souza (Orientador)

Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães – FIOCRUZ

________________________________________________

Dra. Cynhia Braga (Titular Interno)

Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães – FIOCRUZ

________________________________________________

Dra. Maria José Bezerra Guimarães (Titular Externo)

Secretaria Estadual de Saúde de Pernambuco – SES/PE

5

Ao meu esposo Sergio, pelo amor e

cuidado incondicionais, pelo respeito e

compreensão de horas e dias furtados

de companhia para a concretização

deste trabalho.

6

AGRADECIMENTOS

A Deus pela dádiva da vida de uma vida plena.

Ao meu esposo, Sérgio, por partilhar de meus sonhos, por seu amor e cuidado

incomensuráveis.

A meus pais, minha base. A eles minha gratidão por tudo que sou.

A minha irmã e amiga Lizandra, pela solidariedade e carinho e por sua preciosa ajuda

na revisão deste trabalho.

Ao meu orientador, Wayner Viera de Souza, por ter me aceito como orientanda, pela

competência e pelo valioso aprendizado durante todo o processo de construção desse trabalho,

transformando os desafios encontrados em questões “de uma simplicidade irritante”.

A Antônio Mendes pelo acolhimento no grupo de pesquisa, pela confiança e apoio tão

importantes desde o processo de seleção do mestrado.

Ao grupo de pesquisa do LABSIS, Domício, Luiz Cláudio e Mazé, pela convivência,

solidariedade e aprendizado.

Às minhas amigas Gabriella e Renata, companheiras de tantas jornadas.

Ao corpo docente e funcional do Departamento de Saúde Coletiva do Centro de

Pesquisas Aggeu Magalhães.

Aos colegas do mestrado pelo respeito e amizade construída ao longo de dois anos de

convivência.

Finalmente, agradeço a todos que direta ou indiretamente contribuíram para a

conclusão deste trabalho. Meus sinceros agradecimentos!

7

“...Um país que crianças elimina

Que não ouve o clamor dos esquecidos

Onde nunca os humildes são ouvidos

E uma elite sem Deus é quem domina

Que permite um estupro em cada esquina

E a certeza da dúvida infeliz

Onde quem tem razão baixa a cerviz

E massacram-se o negro e a mulher

Pode ser o país de quem quiser

Mas não é, com certeza, o meu país

Um país onde as leis são descartáveis

Por ausência de códigos corretos

Com quarenta milhões de analfabetos

E maior multidão de miseráveis

Um país onde os homens confiáveis

Não têm voz, não têm vez, nem diretriz

Mas corruptos têm voz e vez e bis

E o respaldo de estímulo incomum

Pode ser o país de qualquer um

Mas não é com certeza o meu país

Um país que seus índios discrimina

E as ciências e as artes não respeita

Um país que ainda morre de maleita

Por atraso geral da medicina

Um país onde escola não ensina

E hospital não dispõe de raio - x

Onde a gente dos morros é feliz

Se tem água de chuva e luz do sol

Pode ser o país do futebol

Mas não é com certeza o meu país

Um país que é doente e não se cura

Quer ficar sempre no terceiro mundo

Que do poço fatal chegou ao fundo

Sem saber emergir da noite escura

Um país que engoliu a compostura

Atendendo a políticos sutis

Que dividem o Brasil em mil Brasis

Pra melhor assaltar de ponta a ponta

Pode ser o país do faz-de-conta

Mas não é com certeza o meu país...”

(Livardo Alves - Orlando Tejo - Gilvan Chaves)

8

RESUMO

MAIA, L. T. S. Diferenciais nos fatores de risco para a mortalidade infantil no Brasil: um estudo de caso-controle com base no SIM e no Sinasc. 2010. Dissertação (Mestrado em Saúde Pública). Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz, Recife, 2009.

O óbito infantil como ocorrência “evitável” por serviços de saúde eficazes, constitui-se em um “evento sentinela” da qualidade da atenção à saúde, sendo o monitoramento da mortalidade infantil e de seus fatores de riscos, essencial para identificar possíveis impactos de mudanças sociais e econômicas e dos avanços, e eventuais retrocessos, da cobertura e da qualidade dos serviços de saúde. Nesse sentido, o presente estudo teve como objetivo identificar diferenciais entre os fatores de risco associados à mortalidade infantil em cinco cidades de cada uma das macrorregiões brasileiras, com base nas informações oriundas do SIM e do Sinasc. Para tanto foi realizado um estudo descritivo da mortalidade infantil no país e nas cinco cidades selecionadas e um estudo caso-controle no qual foram considerados como casos os óbitos de menores de um ano registrados no SIM e como controles os nascidos vivos que não foram a óbito registrados no Sinasc. As duas bases de dados (SIM e Sinasc) foram relacionadas através do linkage em duas etapas (linkage determinístico e probabilístico). Para o estudo dos fatores de risco foram utilizadas as análises univariada e multivariada, essa última adotando-se os modelos hierarquizados. Os resultados apontam para uma importante redução da mortalidade infantil no Brasil, com predomínio do componente neonatal e das afecções perinatais e as malformações congênitas como principais causas básicas dos óbitos. Entretanto, constatam-se marcantes desigualdades no perfil da mortalidade infantil, fortemente associadas às condições socioeconômicas e de acesso aos serviços de saúde, constituindo-se em um indicador de iniqüidade. Os principais determinantes da mortalidade infantil para as cinco cidades analisadas foram os fatores socioeconômicos (escolaridade materna, o estado civil da mãe e a natureza do estabelecimento de nascimento da criança), as condições da assistência à gravidez, ao parto e ao recém-nascido (número de consultas de pré-natal e o índice de apgar no 1º e 5º minuto) e fatores biológicos (baixo peso ao nascer, a prematuridade, presença de malformação congênita, número de filhos nascidos mortos e raça/cor). Destacam-se a importância da utilização dos modelos hierarquizados no estudo dos determinantes da mortalidade infantil e a contribuição da técnica de linkage possibilitando resgatar na declaração de nascido vivo as variáveis preditoras da mortalidade infantil, tornando viável a realização de estudos analíticos longitudinais.

Palavras chave: Mortalidade Infantil – Fatores de Risco – Desigualdade – Linkage

9

ABSTRACT

MAIA, L.T.S. Differences in risk factors for infant mortality in Brazil: a case-control study based on the SIM and the Sinasc. 2010. Dissertation (Mastership’s in Health Public). Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães, Fundação Oswaldo Cruz, Recife, 2009.

The death occurred as "avoidable" for health services effective, is in a "sentinel event" the quality of health care and the monitoring of child mortality and its risk factors, essential to identify possible impacts of changes and economic and social progress, and any setbacks, coverage and quality of health services. Accordingly, this study aimed to identify differences between the risk factors associated with infant mortality in five cities in each of the Brazilian regions, based on information from the SIM and Sinasc. For this was a descriptive study of infant mortality in the country and in the five selected cities and a case-control study in which cases were considered as the deaths of children a year recorded in the SIM and control births were not registered to Sinasc.As in two databases (and Sinasc SIM) were connected through the linkage in two steps (deterministic and probabilistic linkage). For the study of risk factors were used univariate and multivariate analysis, adopting the latter are hierarchical. The results show a significant reduction in infant mortality in Brazil, with a predominance of the neonatal component and perinatal diseases and congenital malformations as the main causes of deaths. However, there are marked inequalities in child mortality profile strongly associated with socioeconomic conditions and access to health services, being an indicator of inequity. The main determinants of infant mortality for the five cities examined were socioeconomic factors (maternal education, marital status of mother nature and the establishment of child's birth), the conditions of care to pregnancy, birth and the newborn (number of pre-natal consultations and Apgar score at 1 and 5 minutes) and biological factors (low birth weight, the prematurity, presence of congenital malformation, number of children killed and race). Among them the importance of the use of hierarchical models in the study of the determinants of child mortality and the contribution of the technique of linkage allowing rescue live born in the declaration of the predictors of infant mortality, making it feasible to conduct analytical studies longitudinal.

Key words: Infant Mortality - Risk Factors – Inequity - Linkage

10

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 01 Taxa de mortalidade infantil e variação relativa segundo as

Macrorregiões do país. Brasil, 1930 a 1990

23

Figura 02 Distribuição da taxa de mortalidade infantil por mil nascidos vivos,

segundo unidade da federação. Brasil, 2005.

25

Quadro 01 Caracterização das cidades selecionadas quanto à população do

estudo e a cobertura das estatísticas vitais

46

Quadro 02 Estratos e Pontos de corte para categorização dos estabelecimentos

de nascimento.

49

Quadro 03 Categorização das variáveis independentes no modelo hierarquizado

para Mortalidade Infantil

51

Quadro 04 Critérios para classificação da completitude das informações de

nascimentos e óbitos

52

Figura 03 Percentual de campos ignorados nas variáveis relacionadas ao

nascimento e ao óbito infantil registradas no Sistema de Informações

sobre Mortalidade – SIM, nas cinco cidades estudadas. 2005

53

Figura 04 Percentual de campos ignorados nas variáveis relacionadas ao

nascimento e ao óbito infantil registradas no Sistema de Informações

sobre Nascidos Vivos – Sinasc, nas cinco cidades estudadas. 2005

54

Quadro 05 Descrição das variáveis padronizadas para o linkage probabilístico 56

Quadro 06 Configuração dos campos de blocagem para cada passo do Linkage

probabilístico

58

Quadro 07 Configuração inicial dos campos de comparação na rotina de

relacionamento na etapa do linkage probabilístico

58

Quadro 08 Configuração final dos campos de comparação na rotina de

relacionamento na etapa do linkage probabilístico

59

Figura 05 Estruturação dos bancos de dados e das etapas do linkage entre SIM

e Sinasc – Determinístico e Probabilístico

60

Figura 06 Número de pares obtidos em cada passo do linkage probabilístico 61

Figura 07 Intervalos de confiança da Standard Mortality Ratio (SMR) por

cidade para o Coeficiente de Mortalidade Infantil (CMI) no ano de

69

11

2005

Figura 08 Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos). Belém,

1996 a 2005

70

Figura 09 Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos). Recife,

1996 a 2005

73

Figura 10 Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos).

Guarulhos, 1996 a 2005

76

Figura 11 Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos). Porto

Alegre, 1996 a 2005

79

Figura 12 Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos).

Goiânia, 1996 a 2005

82

Figura 13 Síntese dos fatores de risco associados à mortalidade infantil nas

cinco cidades estudadas. 2005

117

Figura 14 Percentual de pares e não pares obtidos através do linkage entre o

SIM e o Sinasc, segundo cidade do estudo. 2005

132

Figura 15 Percentual de pares obtidos em cada tipo de linkage entre o SIM e o

Sinasc, segundo cidade do estudo. 2005

133

12

LISTA DE TABELAS

Tabela 01 Análise de Estatística Descritiva da distribuição do número de

nascimentos por estabelecimento de saúde, segundo município. 2004 e

2005

49

Tabela 02 Número de nascimentos, casos, controles e estabelecimentos segundo

estrato de porte do estabelecimento por município. 2004 e 2005

50

Tabela 03 Coeficiente de mortalidade infantil* (por 1.000 nascidos vivos) nas

cinco cidades estudadas. 1996 a 2005

68

Tabela 04 Standard Mortality Ratio (SMR) por cidade para o Coeficiente de

Mortalidade Infantil (CMI) no ano de 2005

69

Tabela 05 Coeficientes de mortalidade infantil (por 1.000 nascidos vivos).

Belém, 1996 a 2005

70

Tabela 06 Análise de tendência (linear) da série histórica dos coeficientes de

mortalidade infantil. Belém, 1996 a 2005

71

Tabela 07 Número absoluto, percentual e variação percentual de óbitos de

menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Belém,

1996 e 2005

71

Tabela 08 Número absoluto e percentual de óbitos de menores de um ano

segundo causa básica (capítulo CID 10) e componente da mortalidade

infantil. Belém, 2005

72


Recife, 1996 a 2005

73


mortalidade infantil. Recife, 1996 a 2005

74


menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Recife,

1996 e 2005

74



infantil. Recife, 2005

75

13


Guarulhos, 1996 a 2005

75


mortalidade infantil. Guarulhos, 1996 a 2005

77


menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10).

Guarulhos, 1996 e 2005

77



infantil. Guarulhos, 2005

78

Tabela 17 Coeficientes de mortalidade infantil (por 1.000 nascidos vivos). Porto

Alegre, 1996 a 2005

79


mortalidade infantil. Porto Alegre, 1996 a 2005

80


menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Porto

Alegre, 1996 e 2005

81



infantil. Porto Alegre, 2005

81


Goiânia, 1996 a 2005

82


mortalidade infantil. Goiânia, 1996 a 2005

83


menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Goiânia,

1996 e 2005

83



infantil. Goiânia, 2005

84

Tabela 25 Análise univariada das variáveis do nível distal. Belém, 2005 86

Tabela 26 Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Belém, 2005

87

Tabela 27 Análise univariada das variáveis do nível proximal. Belém, 2005 88

14

Tabela 28 Análise univariada das variáveis do nível distal. Recife, 2005 90

Tabela 29 Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Recife, 2005

91

Tabela 30 Análise univariada das variáveis do nível proximal. Recife, 2005 92

Tabela 31 Análise univariada das variáveis do nível distal. Guarulhos, 2005 94

Tabela 32 Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Guarulhos,

2005

95

Tabela 33 Análise univariada das variáveis do nível proximal. Guarulhos, 2005

96

Tabela 34 Análise univariada das variáveis do nível distal. Porto Alegre, 2005

98

Tabela 35 Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Porto Alegre,

2005

99

Tabela 36 Análise univariada das variáveis do nível proximal. Porto Alegre, 2005

100

Tabela 37 Análise univariada das variáveis do nível distal. Goiânia, 2005 101

Tabela 38 Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Goiânia, 2005

102

Tabela 39 Análise univariada das variáveis do nível proximal. Goiânia, 2005 104

Tabela 40 Valores odds ratio ajustada (ORadj) e intervalos de 95% de confiança

(IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística para

associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco.

Belém, 2005

106

Tabela 41 Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e intervalos de 95% de

confiança (IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística

para associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de

risco. Recife, 2005

108




risco. Guarulhos, 2005

110




risco. Porto Alegre, 2005

112

15




risco. Goiânia, 2005

114

Tabela 45 Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e significância (p-valor)

obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre

os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco para as cinco

cidades estudadas. 2005

116

Tabela 46 Análise univariada da associação entre variáveis do nível distal e o

componente neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do

estudo. 2005

119

Tabela 47 Análise univariada da associação entre variáveis do nível intermediário

e o componente neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do

estudo. 2005

120

Tabela 48 Análise univariada da associação entre variáveis do nível proximal e o

componente neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do

estudo. 2005

121

Tabela 49 Análise univariada da associação entre variáveis do nível distal e o

componente pós-neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do

estudo. 2005

123

Tabela 50 Análise univariada da associação entre variáveis do nível intermediário

e o componente pós-neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades

do estudo. 2005

124

Tabela 51 Análise univariada da associação entre variáveis do nível proximal e o

componente pós-neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do

estudo. 2005

125



para associação entre a mortalidade neonatal e os fatores de risco nas


127

Tabela 53 Valores de odds ratio ajustada (ORadj)) e intervalos de 95% de


para associação entre a mortalidade pós-neonatal e os fatores de risco

nas cidades estudadas. 2005

129

16

Tabela 54 Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e significância (p-valor)

obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre

os óbitos de menores de um ano nos componentes neonatal e pós-

neonatal e os fatores de risco para mortalidade infantil. Nas cinco


131

Tabela 55 Número absoluto e percentual dos óbitos infantis registrados no SIM

pareados e não pareados com o Sinasc segundo componente do óbito e

cidade estudada. 2005

134

17

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

CID10 Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas

Relacionados à Saúde – Décima Revisão

CM Coeficiente de Mortalidade

CMGP Coeficiente de Mortalidade Geral Padronizado

CMI Coeficiente de Mortalidade Infantil

DNV Declaração de Nascido Vivo

DO Declaração de Óbito

FIOCRUZ Fundação Oswaldo Cruz

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

IC 95% Intervalo de 95% de Confiança

MI Mortalidade Infantil

MONITORIMI Sistema de monitoramento de indicadores de mortalidade infantil

MS Ministério da Saúde

NV Nascido Vivo

OMS Organização Mundial de Saúde

OPAS Organização Pan-americana da Saúde

OR Odds Ratio

OR adj Odds Ratio Ajustada

PNUD Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento

SIM Sistema de Informação sobre Mortalidade

Sinasc Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos

SMR Standard Mortality Ratio

SVS Secretaria de Vigilância em Saúde

TMI Taxa de Mortalidade Infantil

UF Unidade da Federação

18

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO................................................................................................................. 21

1.1 Considerações sobre a mortalidade infantil................................................................ 22 1.2 Determinantes da mortalidade infantil e os modelos hierarquizados ...................... 27 1.3 As informações sobre nascimentos e óbitos infantis................................................... 30 1.4 Integração de bancos de dados em saúde..................................................................... 34 �

�

2 JUSTIFICATIVA.............................................................................................................. 38 � �

3 HIPÓTESE ....................................................................................................................... 40 � �

4 PERGUNTA CONDUTORA........................................................................................... 442 � �

5 OBJETIVOS...................................................................................................................... 44

5.1 Objetivo Geral................................................................................................................ 44 5.2. Objetivos Específicos ................................................................................................... 44 � �

6 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS................................................................... 46

6.1 Área de estudo................................................................................................................ 46 6.2 Desenho do estudo ......................................................................................................... 47 6.3 Definição de Casos e Controles..................................................................................... 48 6.4 População e Amostra..................................................................................................... 48 6.5 Fonte dos dados.............................................................................................................. 50 6.6 Descrição das variáveis.................................................................................................. 50 6.6.1 Completitude das variáveis independentes................................................................... 52 6.7 Processamento dos dados.............................................................................................. 54 6.8 Exploração dos dados ................................................................................................... 61 6.9 Análise dos dados........................................................................................................... 62 6.10 Aspectos Éticos ............................................................................................................ 64��

�

7 RESULTADOS.................................................................................................................. 67

7.1 Perfil da mortalidade infantil nas cidades estudadas................................................. 67 7.2 Análise dos fatores de risco para a mortalidade infantil e seus diferenciais nas cinco cidades selecionadas...................................................................................................

85

19

7.2.1. Análise univariada por cidade..................................................................................... 85 7.2.2 Análise Multivariada por cidade.................................................................................. 105 7.3 Análise dos fatores de risco para a mortalidade infantil e seus diferenciais por componente do óbito............................................................................................................

118

7.3.1 Análise univariada por componente do óbito infantil.................................................. 118 7.3.2 Análise multivariada por componente do óbito infantil............................................... 125

6 7.4 Contribuição do Linkage de Bancos de Dados............................................................ 132 � �

� �

8 DISCUSSÃO...................................................................................................................... 136

8.1 Sobre os resultados......................................................................................................... 136 8.2 Sobre o método............................................................................................................... 152 � �

9 CONSIDERAÇÕES FINAIS........................................................................................... 157 � �

REFERÊNCIAS................................................................................................................... 160 � �

APÊNDICE A - Critérios para classificação dos municípios segundo adequação das informações vitais por porte populacional (MONITORIMI)..........................................

167�

APÊNDICE B - Indicadores do Sistema de Monitoramento dos Indicadores da Mortalidade Infantil (MONITORIMI) por cidade estudada..........................................

168

APÊNDICE C - Resultados da Estimação de Parâmetros na rotina de Relacionamento do linkage probabilístico.........................................................................

171

APÊNDICE D - Completitude das variáveis independentes do estudo.......................... 172 APÊNDICE E - Artigo em Elaboração............................................................................. 174 ANEXO A - Parecer do Comitê de Ética N°67/07- CEP/CPqAM/FIOCRUZ............... 193 ANEXO B - Termo de responsabilidade para utilização dos bancos de dados.............. 194

20

��

21

1 INTRODUÇÃO

O óbito infantil como ocorrência “evitável” por serviços de saúde eficazes, constitui-se

em um “evento sentinela” da qualidade da atenção à saúde. Em países onde o risco de morrer

dos menores de um ano permanece elevado, a necessidade de se obter indicadores de

qualidade que evidenciem esta problemática não é apenas uma exigência metodológica, mas

ética, por que implica na “mortalidade consentida” de crianças. Assim, a desigualdade do

risco de ocorrência dos problemas de saúde é também uma medida da evitabilidade dos

eventos e, conseqüentemente, da qualidade dos sistemas de saúde (HARTZ et al., 1996).

O monitoramento da mortalidade infantil e de seus fatores de riscos é essencial para

identificar possíveis impactos de mudanças sociais e econômicas e dos avanços, e eventuais

retrocessos, da cobertura e da qualidade dos serviços de saúde. O estudo dos fatores de risco

dos óbitos em menores de um ano, compreendidos como indicadores de várias dimensões das

condições de vida, possibilita elucidar elementos da cadeia de eventos determinantes,

identificar grupos expostos a diferentes fatores e detectar diferenciadas necessidades de saúde

em subgrupos populacionais, subsidiando as intervenções voltadas à redução dos óbitos

infantis (HARTZ et al., 1996).

A mortalidade infantil e seus determinantes tem sido objeto de muitos estudos no

Brasil, constatando-se nos últimos anos um aumento considerável de publicações. Duarte

(2007) ao realizar uma revisão sistemática da literatura científica sobre mortalidade infantil,

em três importantes bases de dados: Medical Literature Analysis and Retrieval System Online

(MEDLINE), LILACS (Literatura Latino americana em Ciências de Saúde) e PAHO (Pan

American Health Organization), abrangendo o período de 1998 a 2006, analisou 59

publicações relevantes sobre o tema.

Este incremento na produção científica deve-se, pelo menos em parte, a um

progressivo aperfeiçoamento dos Sistemas de informações em Saúde do país, especificamente

o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Informações sobre

Nascidos Vivos (Sinasc), resultando numa maior cobertura e qualidade das informações

(BRASIL, 2006).

Aliado ao desenvolvimento das principais bases de dados, alguns estudos têm

realizado a integração dos diversos Sistemas de Informação em Saúde, principalmente quanto

à inclusão de novos indicadores para a gerência destes sistemas, na perspectiva do aumento da

22

notificação e da qualidade da informação (ALMEIDA, 1996; CAMARGO; COELI, 2000,

2002; MACHADO, 2004).

Segundo Almeida (1996), a técnica de “linkage” dos sistemas oficiais de informação

de nascimentos e mortalidade mostra-se viável para a realização de estudos analíticos

longitudinais da mortalidade infantil. Como essa técnica baseia-se em informações

individualizadas, é possível identificar os nascidos vivos expostos e não expostos aos fatores

de risco, a partir de variáveis registradas na Declaração de Nascidos Vivos (DNV), obtendo-se

a probabilidade de morte segundo a categoria de exposição a estes fatores e,

conseqüentemente, o risco relativo dos expostos em relação aos não expostos a estas

características.

Assim, a realização de pesquisas com utilização integrada das bases de dados assume

relevância no aprimoramento de instrumentos que facilitem a análise epidemiológica, o

planejamento e gestão do SUS, constituindo-se em instrumento importante para avaliar a

confiabilidade e validade dos dados, bem como na melhoria da qualidade das informações,

propiciando o diagnóstico da situação de saúde e de suas desigualdades, afim de nortear a

intervenção.

1.1 Considerações sobre a mortalidade infantil

O coeficiente de mortalidade infantil representa o número de óbitos de menores de um

ano de idade, por mil nascidos vivos, na população residente em determinado espaço

geográfico, em determinado ano. É considerado um bom indicador da qualidade de vida e do

status de saúde da população, por estimar o número de crianças que sobreviverão ao seu

primeiro ano de vida. Altas taxas de mortalidade infantil estão relacionadas a baixos níveis

socioeconômicos da população, quantificáveis por meio do acesso a serviços de saúde e

saneamento, do nível de escolaridade da população, da renda per capita e do nível de

desigualdade de renda (SOUZA; LEITE FILHO, 2008).

A mortalidade infantil pode ser desdobrada em dois componentes principais: neonatal

(0 a 27 dias) e pós-neonatal (28 a 364 dias). O período neonatal pode ser ainda, subdividido

em: neonatal precoce (até seis dias) e neonatal tardio (7 a 27 dias).

Os componentes da mortalidade infantil têm importância variada conforme a situação

epidemiológica, especialmente quanto ao perfil de causas básicas associadas a cada um dos

23

períodos do primeiro ano de vida. Maiores proporções de mortalidade no período pós-

neonatal, relacionadas a causas como doenças respiratórias e diarréias, evitáveis por medidas

simples, ocorrem em situações de grande carência social e precário acesso a serviços de

saúde. Ao contrário, quando os níveis de mortalidade infantil atingem valores baixos,

predominam causas neonatais, tais como a prematuridade excessiva e as doenças congênitas,

mais difíceis de serem evitadas (SHIMAKURA, 2001; VIANA et al., 2001).

Os importantes avanços e contradições no desenvolvimento econômico-social das

últimas décadas são também observados na situação de saúde. Segundo o IBGE (1999) a taxa

de mortalidade infantil (TMI) no Brasil que era de 162,4 óbitos no primeiro ano de vida para

cada mil nascidos vivos em 1930, caiu para 48,3 em 1990, apresentando importante redução

em todas as regiões do país, como pode ser observado na figura abaixo.

Figura 1: Taxa de mortalidade infantil e variação relativa segundo as Macrorregiões do país. Brasil, 1930 a 1990. Fontes: IBGE (1997, 1999).

Entre 1990 a 1998, a taxa de mortalidade infantil reduziu-se em 24%, passando de

48,3 para 30,6/1.000 nascidos vivos, o que colocou o Brasil na 103ª posição entre os 177

países analisados pelo Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) quanto

24

à menor taxa de mortalidade infantil (em 1970, ocupava a 87ª posição) (Programa das Nações

Unidas para o Desenvolvimento, 2007).

Entre 2000 e 2004, os óbitos infantis passaram de 68.199 para 54.183 ao ano o que

levou a taxa de mortalidade infantil a cair de 26,8/1.000 nascidos vivos em 2000, para

22,6/1.000 nascidos vivos em 2004, representando uma redução de 15,7% no período

(BRASIL, 2006)

A redução deve continuar avançando e atingir 19,8 em 2010, como um primeiro passo

para atingir a Meta do Milênio (redução de dois terços em relação aos valores de 2000, até

2015 (Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento, 2003).

A diminuição mais expressiva ocorreu para o período pós-neonatal, devido,

principalmente, à redução das mortes por doenças infecciosas intestinais e infecções

respiratórias agudas. A redução relevante das doenças preveníveis por imunização e a

diminuição da desnutrição implicando um decréscimo das mortes por crescimento fetal

retardado e por má nutrição fetal, também foram nítidas no processo de transição da situação

de saúde entre os menores de um ano (SIMÕES; MONTEIRO, 1995).

Com a redução dos óbitos infantis no período pós-neonatal, observou-se uma mudança

na distribuição interna dos componentes da mortalidade infantil, ocorrendo um aumento do

componente neonatal (precoce e tardio). Em 2004, os óbitos pós-neonatais no país,

totalizaram 18.154, representando 33,6% dos óbitos em menores de um ano, enquanto que o

óbito neonatal precoce representou 51% das mortes infantis e o neonatal tardio 15%, com um

aumento de 28,8% entre os anos de 1996 e 2004 (BRASIL, 2006).

No entanto, mesmo com importante queda nas taxas de mortalidade infantil, persistem

diferentes níveis e padrões de declínio das taxas entre regiões geográficas e entre subgrupos

populacionais no interior das regiões, estados e municípios (SIMÕES; MONTEIRO, 1995).

Szwarcwald et al (1997), ao analisarem a evolução da mortalidade infantil no país na

década de 1980 dividiram o território nacional em três grupos e identificaram no mais pobre

um padrão de mortalidade infantil similar à Índia; o grupo oposto apresentava melhores

indicadores, todavia ainda distantes dos observados nos países desenvolvidos. Os autores

também apontaram os estados das regiões Nordeste e Norte como aqueles com piores

situações de mortalidade infantil.

Duarte et al. (2002) ao investigarem as desigualdades na mortalidade infantil em 1999,

constatam que, as regiões Nordeste e Norte além de registrarem as maiores TMI, também

apresentam grande heterogeneidade interna quanto a este indicador. Observam também,

25

importante nível de heterogeneidade interna na região Sudeste. Com o estado de Minas Gerais

apresentando uma TMI 50% maior do que a taxa do Espírito Santo.

Em 2000, a Região Nordeste apresentou uma taxa de mortalidade infantil de 47,3

óbitos de menores de um ano a cada mil nascidos vivos, cerca de 50% maior que a média

nacional. Entretanto, foi também a Região Nordeste que apresentou a maior redução entre

2000 e 2004, passando de 41,4 para 33,9 por mil nascidos vivos. O Ceará, Paraná e Mato

Grosso do Sul foram os estados que apresentaram as maiores reduções no período analisado

(BRASIL, 2006).

A figura abaixo trata da distribuição espacial da taxa de mortalidade infantil por mil

nascidos vivos no ano de 2005, segundo as unidades da federação do Brasil. Na qual é

possível verificar a concentração das mais altas taxas de mortalidade em menores de um ano,

nos estados da região Norte e Nordeste, com destaque para os estados de Sergipe, Alagoas,

Pernambuco, Paraíba, Rio Grande do Norte e Maranhão.

Figura 2: Distribuição da taxa de mortalidade infantil por mil nascidos vivos, segundo unidade da federação. Brasil, 2005. Fonte: Brasil (2008).

26

Souza e Leite Filho (2008), ao analisarem as taxas de mortalidade infantil na região

Nordeste entre os anos de 1990 e 2000, constatam que a TMI reduziu em 31,8% no período

analisado, desempenho pouco superior ao apresentado para a média nacional. No entanto, em

alguns estados, como Rio Grande do Norte, Bahia, Ceará e Alagoas, a redução foi mais

significativa (-36,31%; -34,40%; -34,38%; -34,28, respectivamente).

Ainda segundo Souza e Leite Filho (2008), o estado do Maranhão continuou

apresentando a maior taxa de mortalidade infantil da Região e do Brasil, com TMI

55,38/1.000 nascidos vivos, e seu desempenho na redução da taxa foi pouco superior ao

apresentado pela Região Nordeste (-32,43%). O estado da Paraíba passou de terceira para

segunda maior taxa de mortalidade infantil da região (51,49/1.000 nascidos vivos).

Pernambuco perdeu sua posição de estado com menor taxa (47,31/1.000 nascidos vivos),

devido à menor redução em relação a outros estados como Rio Grande do Norte e Ceará

(43,27 e 41,23/1.000 nascidos vivos, respectivamente).

Com relação às causas de mortes em menores de um ano, observa-se que em todas as

regiões há uma significativa diminuição da mortalidade proporcional devido às infecções

respiratórias e diarréia, principalmente esta última, que, em 1985-1987 era responsável por

17,3% dos óbitos, caindo para 4,2% em 2003-2005. Ao mesmo tempo, houve um aumento das

causas perinatais e malformações em todas as regiões, embora persistam grandes

disparidades. Por exemplo, a proporção de mortes por diarréia na Região Nordeste é cerca de

quatro vezes superior a da Região Sudeste (FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ, 2008).

É importante também observar a expressiva queda da mortalidade proporcional por

causas mal definidas, particularmente na Região Nordeste, caindo de 45,5% em 1985-1987

para 9,7% em 2003-2005, o que deve estar relacionado à melhoria do acesso e da qualidade

da atenção (FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ, 2008).

Dentre as causas básicas da mortalidade infantil para os componentes, tem-se que, no

componente neonatal precoce 83% das causas de óbito foram classificadas como afecções do

período perinatal e 14% como malformação congênita. Padrão semelhante foi observado nos

óbitos neonatais tardios, onde as afecções perinatais e as malformações congênitas totalizaram

92% das causas de morte (74% e 17%, respectivamente). No componente pós-neonatal,

destacam-se as doenças infecciosas e parasitárias (20%), as doenças do aparelho respiratório

(18%) e a malformação congênita (15%). As causas mal definidas passam a representar 16%.

Nesta faixa de idade, as causas externas representam 5% dos óbitos. As perinatais deixam de

ser a principal causa, passando a concentrar 9% das mortes nesse período (BRASIL, 2006).

27

Ao analisar a heterogeneidade na distribuição dos óbitos de menores de um ano e na

tendência da mortalidade infantil no Brasil, evidencia-se que apesar de alguns avanços na

cobertura das políticas públicas ao longo dos anos, ainda persistem fortes desigualdades

econômicas e sociais no país, com reflexos negativos nas condições de vida de contingentes

importantes de crianças, principalmente, aquelas residentes em áreas e regiões onde o

desenvolvimento econômico não se deu na mesma intensidade daquele observado em áreas,

como do Centro-Sul do país. A reprodução de estruturas sociais, nas quais a pobreza é

predominante, situação típica da Região Nordeste, continua tendo fortes impactos nas

precárias condições de vida e de saúde das crianças, refletindo-se nos indicadores de

mortalidade infantil que permanecem elevados, apesar da tendência de declínio observada nos

anos mais recentes (FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ, 2008).

1.2 Determinantes da mortalidade infantil e os modelos hierarquizados

As causas de mortalidade infantil no Brasil alteraram-se ao longo das últimas décadas.

Fatores de desenvolvimento sociais, como a melhoria das condições habitacionais, e

demográficos, como a redução da fecundidade da população brasileira, tiveram efeitos

favoráveis na redução da mortalidade infantil, evidenciada principalmente a partir dos anos

2000. Alguns programas e ações de saúde difundidos no período contribuíram também para a

redução dessa taxa, como, por exemplo, o Programa de Saúde da Família, a Terapia de

Reidratação Oral, o Programa Nacional de Imunização e os Programas de Atenção Integral à

Saúde da Mulher (BRASIL, 2006).

Para a epidemiologia, a análise dos determinantes da mortalidade infantil,

compreendidos como indicadores das várias dimensões das condições de vida é de suma

importância, por permitir compreender alguns elementos da cadeia de eventos relacionados à

determinação da mortalidade infantil; identificar grupos expostos a diferentes fatores de risco;

e detectar necessidades de saúde em diferentes subgrupos populacionais, com objetivo de

subsidiar intervenções voltadas para a redução do risco de morte em menores de um ano

(CÉSAR, 1990; HARTZ et al., 1996).

Atualmente, muitos estudos têm sido desenvolvidos na busca de revelar os

determinantes para a mortalidade infantil. Nesta perspectiva, os estudos analíticos

longitudinais (coorte e caso-controle) têm mostrado grande utilidade na abordagem de fatores

28

de risco para mortalidade infantil. (BALDIN; NOGUEIRA, 2008; BARROS; VICTORA,

2008; BEZERRA FILHO et al., 2007; BOING; BOING, 2008; FRANÇA et al., 2001; JOBIN;

AERTS, 2008; LIBÂNIO et al., 2001; MENDES et al., 2006; NASCIMENTO et al., 2008;

MARTINS; VELÁSQUEZ-MELÉNDEZ, 2004; RIBEIRO et al., 2004; SHIMAKURA et al.,

2001).

A análise de fatores de risco para mortalidade infantil deve levar em conta, entre

outros aspectos, a distinção entre os componentes neonatal e pós-neonatal, a fim de ressaltar

as diferenças nos fatores e na magnitude da associação destes com a mortalidade infantil. As

causas de morte e o perfil dos fatores de risco apresentam diferenças entre os dois períodos,

especialmente com relação às variáveis sócio-econômico-culturais (MORAIS NETO;

BARROS, 2000).

Guimarães et al (2003) ao analisar os diferenciais intra-urbanos de condição de vida e

mortalidade infantil em Recife, verificou menor desigualdade apresentada pelo componente

neonatal em relação ao pós-neonatal à medida em que piorou a condição de vida dos estratos,

indicando a diferenciação dos processos envolvidos na ocorrência da mortalidade infantil. A

mortalidade pós-neonatal, mais sensível à melhoria da qualidade de vida e a determinadas

intervenções na área de saúde, apresentou coeficientes menores em relação à mortalidade

neonatal, porém diferenciais, entre os estratos, mais acentuados.

Segundo Duarte, et al (2002), 50% das mortes infantis ocorreram em apenas 30% da

população de nascidos vivos dos estados com as maiores taxas de pobreza, no ano de 2000,

observando nesses um predomínio do componente pós-neonatal.

Portanto, ao se pretender analisar os fatores associados à ocorrência da mortalidade

infantil, deve-se considerar a complexidade da dimensão de causalidade existente entre o risco

de morte em menores de um ano e a condição de vida da população.

Segundo Duarte (2007), a mortalidade infantil apresenta associações com uma série de

fatores: condições biológicas maternas e infantis, condições ambientais e, fundamentalmente,

as relações sociais que organizam a vida concreta das pessoas.

Mosley e Chen (1984) conceituam um modelo explicativo da determinação da

mortalidade infantil, no qual subdivide os fatores segundo a posição em que ocupam na cadeia

causal em: proximais, intermediários e distais.

Os determinantes proximais seriam os mecanismos biossociais básicos que

influenciam diretamente os riscos de morte infantil, estando relacionados com as variáveis

biológicas da mãe e do recém-nascido. Destacando-se o baixo peso ao nascer como de maior

importância, e incluindo-se ainda, fatores como idade gestacional, idade da mãe, sexo,

29

malformações congênitas, gestações múltiplas e doenças maternas (AQUINO et al., 2003;

MORAIS NETO; BARROS, 2000; MOSLEY; CHEN, 1884; RIBEIRO et al., 2009).

Já as variáveis intermediárias valorizam as interações entre fatores maternos e a

sobrevivência infantil, estando representados, em geral pelos fatores relacionados à atenção à

saúde materno-infantil. Como número de consultas de pré-natal, tipo de parto, local de

ocorrência do nascimento e do óbito, entre outros (AQUINO et al., 2003; MORAIS NETO;

BARROS, 2000; MOSLEY; CHEN, 1884; RIBEIRO et al., 2009).

Os determinantes distais corresponderiam a todos os demais determinantes sociais e

ambientais que estariam mais distantes do desfecho, agindo indiretamente através dos

determinantes proximais, para influenciar a sobrevivência na infância. Denominados como

fatores macro-sociais, destacando-se nesse grupo as variáveis socioeconômicas como renda,

escolaridade dos pais, ocupação dos pais, tipo de moradia, nutrição etc. (MOSLEY; CHEN,

1884).

A partir desse marco conceitual, Victora e Cesar (2003), afirmam que as doenças

terminais, como problemas perinatais ou diarréia, constituem a causas imediatas (ou

proximais) do óbito, sendo sua ocorrência determinada, em última instância, por fatores

sociais, econômicos e culturais. Tais fatores influenciam a ocorrência das causas imediatas de

morte por determinantes do nível intermediário, que incluem tanto a exposição a fatores de

risco (por exemplo, condições inadequadas de nutrição, saneamento, aglomeração etc.) quanto

a falta de acesso a fatores protetores (por exemplo, vacinas, manejo adequado das doenças

infecciosas, atenção pré-natal etc.)

Ressaltam ainda, que muitos dos fatores proximais e intermediários são passíveis de

modificações mediante intervenções sanitárias ou em áreas afins. Entretanto, embora os

fatores distais possuam grande importância, apresentando-se historicamente responsáveis

pelos altos níveis de mortalidade no Brasil e pela intensa disparidade entre as regiões, o seu

enfrentamento é mais difícil por serem menos passíveis de modificações por intervenções

diretas, de curto prazo (VICTORA; CESAR, 2003).

Considerando que a mortalidade infantil resulta de uma estreita e complexa relação

entre fatores de várias dimensões, o modelo teórico-conceitual desenvolvido por Mosley e

Chen (1984), apresenta a proposta dos modelos hierarquizados complexos para o estudo dos

determinantes dos óbitos em menores de um ano. Assim, através de uma estrutura

hierarquizada, é possível considerar e modelar fatores distintos de acordo com sua

precedência no tempo e de sua relevância para a determinação do desfecho.

30

A abordagem estatística tradicional por meio de modelos de regressão múltipla, com

apenas um nível hierárquico, não é a mais indicada em situações nas quais existem variáveis

mediadoras ou intervenientes. Uma vez que, ao serem incluídas simultaneamente as variáveis

proximais, intermediárias e distais, os efeitos daquelas variáveis mais distais podem ser

mascarados ou subestimados. E quando excluídas, elos importantes de causalidade podem

permanecer ignorados (VICTORA et al., 1997).

No campo da modelagem multivariada, a incorporação de níveis hierárquicos

diferenciados de determinação em relação ao desfecho tem sido respondida recorrendo-se aos

chamados modelos hierarquizados. Nesses modelos, a mesma variável pode atuar como fator

de confusão para fatores proximais e como mediadora para variáveis distais

(VASCONCELOS et al., 2001).

Essa forma de posicionar as variáveis hierarquicamente, seja a partir da ordenação

temporal ou lógica entre os eventos que conduzem ao desfecho, seja pela distinção conceitual

em relação a uma variável de exposição como mediadoras ou de confusão, fornece um guia

para análise e interpretação dos resultados à luz do conhecimento existente. Além disso,

representa uma estratégia para lidar com um grande número de variáveis conceitualmente

relacionadas, presentes em estudos epidemiológicos (VASCONCELOS et al. 1998;

VICTORA et al., 1997).

Nesse sentido, o aperfeiçoamento dos Sistemas de Informações em Saúde, associados

às técnicas para o relacionamento (linkage) das bases de dados nacionais e o desenvolvimento

dos modelos hierarquizados complexos para o estudo dos fatores de risco da mortalidade em

menores de um ano, têm contribuído para a crescente produção científica de estudos sobre a

determinação da mortalidade infantil (ALMEIDA; BARROS, 2004; AQUINO et al., 2007;

CARVALHO et al., 2007; FRANÇA et al., 2001; JOBIN; AERTS, 2003; LIMA et al., 2004;

LIMA et al. 2008; MORAIS NETO; BARROS, 2000; MOSLEY; CHEN, 1984; LIMA

NASCIMENTO, et al., 2004; RIBEIRO et al., 2009; SCHOEPS et al., 2007; VICTORA et al.,

1997).

1.3 As informações sobre nascimentos e óbitos infantis

A implantação de sistemas de informações em saúde veio colaborar com a perspectiva

tanto política quanto gerencial da epidemiologia. O uso de dados secundários para análises

31

epidemiológicas teve maior difusão com a implantação dos principais sistemas de

informações epidemiológicos de âmbito nacional, como o Sistema de Informação sobre

Mortalidade (SIM-1975), o Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (Sinasc/1992) e o

Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN/1995). O Sistema de Informações

Hospitalares (SIH-1991), embora estruturado na lógica da produção de serviços, vem

paulatinamente sendo explorado na racionalidade epidemiológica (BRASIL, 1998).

O Ministério da Saúde dispõe, atualmente, de dois sistemas de informação em saúde,

cujos dados são apropriados para o estudo da mortalidade infantil: o Sistema de Informações

sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc). As

informações são disponibilizadas na Internet, no nível de município

(http://www.datasus.gov.br). O reconhecimento da importância de monitoramento das

informações sobre óbitos e nascimentos junto à facilidade de acesso aos dados têm resultado

no aumento substancial na cobertura e na qualidade das informações de ambos os sistemas

(ANDRADE; SZWARCWALD, 2007).

O Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc), implantado oficialmente em

1990, tem como documento básico, padronizado para todo o país, a declaração de nascido

vivo (DNV), que deve ser gerado nos hospitais e em outras instituições de saúde onde se

realizam partos (para os partos hospitalares) e nos Cartórios de Registro Civil (para os partos

ocorridos em domicílio) (MELO JORGE et al., 2007).

Em julho de 1995, a abrangência do SINASC, em relação ao momento da

implantação, era já bastante significativa: em 19 estados, estava implantado em 100% dos

municípios, o que evidencia uma forte adesão ao Sistema por parte das diversas áreas. Esses

números mostravam que, em relação ao total do país, 80,4% dos municípios já estavam

cobertos. Em fins de 1997, com o Piso de Atenção Básica, a implantação e a utilização dos

Sistemas de Informação passaram a ser obrigatórias, o que fez com que, em 1998, o SINASC

já estivesse em funcionamento em 100% dos municípios do país (MELO JORGE et al., 2007).

Paulatinamente, o sistema vem sendo aprimorado do ponto de vista da cobertura e da

qualidade das informações, e já tem sido utilizado amplamente em análises epidemiológicas e

demográficas. Em 2004, foram captados 3.026.548 nascidos vivos no país (BRASIL, 2006).

A cobertura do Sinasc, medida por meio de estimativa demográfica do IBGE,

demonstra o aumento da cobertura, passando de 87,5% em 2000 para 89,4% em 2004. Em

2004, a Região Sul apresentou a maior cobertura (97,3%) enquanto a Região Nordeste a mais

baixa (85,3%) (BRASIL, 2006).

32

O Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) foi implantado no Brasil em 1975

e com abrangência nacional desde 1979. Utiliza como instrumento padronizado de coleta de

dados a declaração de óbito (DO), com série histórica disponíveis para análise desde o ano de

1979. Como o óbito tem registro único e obrigatório, o sistema buscar ser universal, pois se

propõe registrar todas as mortes ocorridas no país. É essencial para o Sistema Nacional de

Vigilância Epidemiológica porque contém informações sobre as características de pessoa,

tempo e lugar, condições do óbito, inclusive sobre a assistência prestada ao paciente, e causas

básica e associada (MOTA; CARVALHO, 2003).

A adoção de modelo único padronizado da DO, para óbitos e óbitos fetais, permitiu a

uniformização dos dados, bem como facilitou a apuração das informações de interesse para o

setor saúde (MELLO JORGE et al., 2007).

Nesses anos de existência do SIM, a DO passou por modificações na formulação de

algumas variáveis, a fim de obter respostas mais adequadas e introdução de outras que se

mostraram necessárias: a) numeração seqüencial para o controle da emissão, distribuição,

coleta e resgate das DO; b) número da Declaração de Nascido Vivo, nas DO de menores de

um ano, para o pareamento com os dados do SINASC; c) variáveis específicas para identificar

se as mulheres falecidas em idade fértil estavam grávidas, no momento da morte, ou tinham

estado grávidas até um ano antes do evento fatal, visando a possíveis causas maternas; d)

característica raça/cor; e) introdução do campo VIII, referente aos óbitos por causas externas,

com descrição sumária do evento e a fonte que permitiu tal descrição; f) substituição do nome

do campo VI, de Atestado Médico para Condições e Causas de Morte, para afastar do médico

o entendimento de que ele seria responsável apenas pelo preenchimento desse campo; g)

inclusão da linha “d”, na Parte I do campo Condições e Causas de Morte, segundo

recomendações da 10ª Revisão da CID10, e de uma coluna para a codificação das causas

anotadas no atestado (MELLO JORGE et al., 2007).

O SIM foi concebido para suprir as falhas do Sistema do Registro Civil e permitir

conhecer o perfil epidemiológico da mortalidade em todo o país. No entanto, são muitos os

problemas existentes no Brasil que impedem a utilização do SIM em todo o seu potencial, a

exemplo do sub-registro, que em diversos locais do país é muito alto, sendo grandes as

dificuldades para análise das bases de dados (DRUMOND JUNIOR, 2002; MELLO JORGE

et al., 2007).

O sub-registro de óbitos diz respeito, principalmente, à ocorrência de sepultamentos

sem a exigência da certidão, nos denominados cemitérios clandestinos. Pesquisas realizadas

33

no Sul e no Nordeste do País comprovaram a existência de vários cemitérios, não oficiais,

com sepultamentos sem a documentação necessária (SWARCWALD et al., 1997).

Para Soares, et al (2007) atualmente, essa limitação é desprezível para os centros

urbanos de médio e grande porte, onde é menos provável a ocorrência dos chamados

"cemitérios clandestinos". Para esses centros, a informação apresentada na declaração de

óbito representa uma das principais fontes de informações sobre as condições que

determinaram o óbito.

Romero e Cunha (2006), ao analisarem a qualidade das variáveis sócio-econômicas e

demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de

Informações sobre Mortalidade do Brasil entre os anos de 1996 a 2001, constatam problemas

de qualidade que incluem instruções confusas no manual para informação ignorada, má

classificação da ocupação materna, ausência de identificação sobre a raça do informante e

elevada proporção de incompletitude da informação.

Na perspectiva de verificar as potencialidades e limitações do SIM, O Ministério da

Saúde, as Secretarias Estaduais e Municipais e o meio acadêmico, vêm realizando avaliações

sucessivas desse sistema dos pontos de vista quantitativo e qualitativo para medir o grau de

fidedignidade e as limitações das informações (MELLO JORGE et al., 2007).

No Brasil, o SIM vem demonstrando nítidos avanços, seja no que se refere à

ampliação da cobertura, seja na divulgação e facilidade de acesso aos dados. Os estudos

apontam também para uma ampliação da cobertura do SIM decorrente, sobretudo, pela

notificação do óbito ser compulsória e pelo formulário de sua declaração ser distribuído

gratuitamente, além de da importante redução, nos últimos anos, do registro de óbitos no

grupo de causas mal definidas (BOING; BOING, 2008; BRASIL, 2006; MELLO JORGE et

al., 2007; SWARCWALD et al., 1997).

Segundo Swarcwald et al (1997) ao estudar a adequação das estatísticas vitais no

Brasil, constata importantes desigualdades na qualidade das informações de nascimentos e

óbitos de menores de um ano. Sendo observados contrastes relevantes entre as regiões Norte e

Nordeste e o Centro-Sul. As diferenças na adequação das informações ocorrem, igualmente,

quando se comparam municípios de maior porte populacional com os municípios pequenos.

Apesar de critérios bem mais flexíveis para esses últimos, os achados mostram,

consistentemente melhor informação nas cidades grandes.

Para Mello Jorge et al (2007), não há dúvida de que o SIM e o Sinasc vêm melhorando

acentuadamente, quer quanto à cobertura quer quanto à qualidade de seus dados, mesmo que,

relativamente à causa básica de morte, a informação possa deixar ainda um pouco a desejar.

34

Entretanto, pode-se afirmar que até essa variável apresentou, nas duas últimas décadas,

indícios de sensível melhora. Com relação ao futuro, o que se espera é que, nos próximos dez

anos, a captação dos eventos pelo SIM e pelo Sinasc aproxime-se de 100%. Tendo em vista as

facilidades no campo da informática, o aumento de sua abrangência e a possibilidade de seu

aprimoramento tornam-se mais factíveis.

O uso de bancos de dados de base populacional, como o Sinasc e o SIM, permite uma

compreensão do que acontece no nível municipal. Além disso, a possibilidade de integrar os

bancos de dados dos dois sistemas, por meio da técnica de linkage, fornece elementos para

avaliar a cobertura e a qualidade das informações. O Sinasc e o SIM, ao terem por base a

coleta sistemática de variáveis importantes por meio de instrumentos padronizados (DNV e

DO), destacam-se como meios importantes para análise da saúde infantil, prestando-se como

fonte de dados para diversos tipos de estudo. Ressalta-se a vantagem de permitir inclusive a

realização de estudos analíticos longitudinais, do tipo caso-controle e coorte. Esses sistemas

favorecem esse delineamento de estudo, face aos seus custos reduzidos ao fornecerem dados

secundários, quando se busca associações entre fatores de exposição e o desfecho estudado,

no amplo acompanhamento de uma população (MELLO JORGE et al., 2007; SILVA et al.,

2006;) .

1.4 Integração de bancos de dados

Cada um dos subsistemas de base nacional destina-se a tema específico, no entanto é

possível construir indicadores tanto isoladamente como relacionando duas ou mais bases de

dados (BRANCO, 2004) qualitativamente distintas, unificadas em um só registro

(MACHADO, 2004). Contudo, analisar duas bases de dados de dois subsistemas de

informação independentes, concebidos em momentos e por lógicas diferentes apresenta

dificuldades por não existir padronização e compatibilização entre elas (Organização Pan-

Americana de Saúde, 1997).

Segundo a Organização Pan-Americana de Saúde (1997), o uso simultâneo de bases

de dados pode se dar através da técnica de linkage. Essa técnica utiliza um sistema para

avaliar ou complementar a informação de outro, através de campos comuns às duas bases de

dados.

Com a crescente disponibilidade desses grandes bancos de dados informatizados na

saúde cresceu o interesse no relacionamento ou linkage destes, com objetivos de monitorar

35

eventos e/ou aumentar a quantidade e a qualidade das informações nelas disponibilizadas

(CAMARGO Jr.; COELI, 2000).

A tradução literal de "linkage" é "ligação", consistindo na unificação de dois ou mais

bancos de dados. O seu emprego pressupõe a existência de informações registradas em

documentos padronizados e individualizados, de modo a permitir a identificação do mesmo

indivíduo nos dois ou mais bancos (ALMEIDA; MELLO JORGE, 1996).

O linkage de bases de dados é um instrumento metodológico que possibilita o

relacionamento de fontes de informação diferentes em um só registro (MACHADO, 2004).

Este pode ser determinístico ou probabilístico. No determinístico a unificação dos registros é

realizada através de um identificador unívoco presente nos bancos, porém este raramente

encontra-se disponível. O probabilístico utiliza rotinas automatizadas para sua execução

baseando-se em campos comuns (ex: nome, data de nascimento) presentes em ambos os

bancos de dados com o objetivo de identificar a probabilidade de um par de registro pertencer

à mesma pessoa (CAMARGO Jr.; COELI, 2000; 2002).

O relacionamento de bancos de dados vem crescendo nas pesquisas em saúde para

investigar diversos objetos de estudos, tais como pesquisas etiológicas, estudos sobre

migrantes e avaliação dos serviços de saúde. Na ausência de um identificador unívoco o

emprego do método probabilístico para o relacionamento de registro traz como vantagem à

agilização e o aumento da acurácia desse processo (CAMARGO Jr.; COELI, 2002).

Machado (2004), revisando a bibliografia de março de 2000 a agosto de 2002 sobre o

relacionamento de registro com foco na saúde infantil, refere que o mesmo tem sido utilizado

por vários pesquisadores da área da saúde pública nos Estados Unidos da América, Canadá,

Escócia, Suécia, Noruega, Japão e no Brasil, sendo as iniciativas neste último ainda recente.

Os estudos brasileiros basearam-se mais no relacionamento determinístico automático e

manual dos registros do que no relacionamento probabilístico.

Alguns estudos já revelam a importância da integração dos diversos Sistemas de

Informação com a utilização da técnica de Linkage entre bancos de dados, sendo um dos

avanços permitidos pela tecnologia, possibilitando, na era da informática, “a versão eletrônica

de um verdadeiro livro da vida” (MELO JORGE et al., 2007).

O procedimento de "linkage" entre o SIM e o Sinasc torna viável o estudo da

mortalidade infantil em estudos como caso-controle e coortes históricas de nascidos vivos de

base populacional; a estimativa direta ou indireta da probabilidade de morte infantil; o

estabelecimento de associação entre as variáveis independentes da DN e a mortalidade

36

infantil; e finalmente, permite a plena utilização de dados oficiais secundários,

disponibilizados no Sinasc e SIM em estudos analíticos longitudinais (ALMEIDA, 1996).

Morais Neto e Barros (2000) referem que a realização de seu estudo e de outros que

utilizaram o procedimento de linkage de bancos de dados de nascidos vivos e óbitos infantis

mostra a viabilidade e as vantagens dessa estratégia, ainda pouco explorada em nosso meio,

tornando possível a realização de estudos analíticos longitudinais, utilizando-se como fonte de

dados os sistemas de informação em saúde disponíveis no Brasil.

A principal vantagem da utilização dessa técnica ou procedimento é o baixo custo,

visto que os dados encontram-se registrados, aguardando apenas uma adequada análise para

definição de prioridades. Pode-se dessa forma explorar as informações registradas nos

Sistemas de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC) e sobre Mortalidade (SIM),

objetivando a identificação dos riscos e o planejamento da atenção à saúde materno-infantil

(ALMEIDA, 1996).

37

��

38

2 JUSTIFICATIVA

Considerando que a Mortalidade Infantil constitui-se num importante indicador de

saúde e de condições de vida revelando desigualdades e iniqüidades no acesso e na qualidade

da atenção à saúde materno-infantil, bem como nas condições socioeconômicas da população

em diferentes regiões.

Considerando ainda que o estudo dos fatores de risco dos óbitos entre crianças

menores de um ano possibilita a elucidação da rede de eventos determinantes, a identificação

de grupos expostos, bem como das necessidades de saúde de subgrupos populacionais,

permitindo a programação de intervenções voltadas à redução dos óbitos infantis.

E finalmente, que o desenvolvimento de metodologias de relacionamento dos bancos

de dados existentes nos grandes Sistemas de Informação em Saúde propicia a construção de

indicadores mais válidos e confiáveis e que melhoram a quantidade e qualidade das

informações utilizadas no processo decisório da gestão do SUS e na implementação de

políticas públicas, esse estudo poderá contribuir para:

a) Conhecer a realidade da mortalidade infantil nas cinco cidades selecionadas,

identificando os principais fatores de risco;

b) Identificar a existência de desigualdades na distribuição dos óbitos infantis e nos

fatores de risco entre as cinco cidades de cada uma das macro-regiões do país;

c) Revelar as dificuldades e as potencialidades dos sistemas de informações, auxiliando a

vigilância epidemiológica e subsidiando uma melhor integração entre os sistemas de

informação e serviços que a compõem.

39

� ��

40

3 HIPÓTESE

Os fatores de risco associados à mortalidade infantil não se distribuem de forma

homogênea, exibindo diferenciais quando analisamos cinco cidades de porte populacional

semelhante em cada uma das macrorregiões brasileiras.

41

��

42

4 PERGUNTA CONDUTORA

Existem diferenças nos fatores de risco associados à mortalidade infantil quando

analisamos cinco cidades de porte populacional semelhante em cada uma das macrorregiões

brasileiras?

43

��

44

5 OBJETIVOS

5.1 Objetivo Geral

Identificar diferenciais entre os fatores de risco associados à mortalidade infantil em

cinco cidades de cada uma das macrorregiões brasileiras com base nas informações oriundas

do SIM e do Sinasc.

5.2 Objetivos Específicos

a) Descrever o perfil da mortalidade infantil em cinco cidades de cada uma das

macrorregiões brasileiras

b) Identificar os diferenciais nos determinantes da mortalidade infantil, comparando

cinco cidades brasileiras de porte populacional semelhante, sendo cada uma delas

de uma das macrorregiões do país.

c) Identificar os fatores de risco para a mortalidade infantil subdividido em seus

componentes neonatal e pós-neonatal.

d) Verificar a contribuição do linkage dos bancos de dados SIM e Sinasc para o

estudo da mortalidade infantil.

45

��

46

6 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

6.1 Área de estudo

Foram selecionadas cinco cidades, sendo cada uma delas de uma das macrorregiões do

país. Como critério inicial para escolha da cidade, definiu-se o porte populacional. Em

seguida realizou-se uma avaliação da qualidade dos dados do SIM e do Sinasc, a partir de

indicadores de cobertura e qualidade dos dados, utilizando as informações do Sistema de

Monitoramento dos Indicadores de Mortalidade Infantil – MONITORIMI (FUNDAÇÃO

OSWALDO CRUZ, 2006) (Apêndice A e B).

Sendo, portanto, escolhidas as seguintes cidades: Belém, Recife, Guarulhos, Porto

Alegre e Goiânia. Todas as cidades selecionadas apresentam 100% de cobertura de nascidos

vivos e óbitos infantis, possibilitando o cálculo do coeficiente de mortalidade infantil

estimado através do método direto (FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ, 2006) (Figura 3)

Caracterização das Cidades Selecionadas Cidades

Belém Recife Guarulhos Porto Alegre Goiânia

População (2007) 1.450.699 1.501.010 1.315.059 1.428.694 1.201.007

Nº Óbitos <1ano (2005) 472 385 316 244 268

Número de nascidos vivos (2004) 24.454 22.898 21.010 19.535 19.831

Número de nascidos vivos (2005) 23.544 23.221 21.489 18.944 19.631

Cobertura de óbitos infantis 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Cobertura de nascidos vivos 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Quadro 1: Caracterização das cidades selecionadas quanto à população do estudo e a cobertura das estatísticas vitais Fonte: Fundação Oswaldo Cruz (2006)

Belém é a capital do estado do Pará, pertencente à região Norte do país com uma

população de 1.450.699 habitantes em 2007, com 23.544 nascidos vivos e 472 óbitos infantis

no ano de 2005. A cidade possui um coeficiente geral de mortalidade padronizado por idade

(CMGP) de 5,8; com uma proporção de óbitos por causas mal definidas de 7,7 e uma razão

entre nascidos vivos informados e estimados de 0,9.

A cidade do Recife é a capital do estado de Pernambuco, localizado na região

Nordeste do país com uma população de 1.501.010 habitantes, com 23.221 nascidos vivos e

385 óbitos infantis no ano de 2005. Em relação à qualidade dos dados, Recife apresenta um

47

CMGP de 6,3; com uma proporção de óbitos por causas mal definidas de 0,9 e uma razão


Guarulhos situa-se no estado de São Paulo, na região Sudeste do Brasil com uma

população de 1.315.059 habitantes, com 21.489 nascidos vivos e 316 óbitos infantis no ano de

2005. O município apresenta um CMGP de 5,3; com uma proporção de óbitos por causas mal

definidas de 0,9 e uma razão entre nascidos vivos informados e estimados de 1,8.

Da região Sul, Porto Alegre foi a cidade selecionada. A capital do Rio Grande do Sul

possui uma população de 1.428.694 habitantes, com 18.944 nascidos vivos e 244 óbitos

infantis no ano de 2005. No tocante à adequação das informações, a cidade apresentou um

CMGP de 5,7; com uma proporção de óbitos por causas mal definidas de 0,9 e uma razão


Goiânia, a capital do estado de Goiás na região Centro-Oeste do país, possui uma

população de 1.201.007 habitantes, com 19.631 nascidos vivos e 268 óbitos infantis no ano de

2005. O município possui um CMGP de 6,1; com uma proporção de óbitos por causas mal

definidas de 1,0 e uma razão entre nascidos vivos informados e estimados de 1,6.

6.2 Desenho do estudo

Foi realizado, inicialmente um estudo descritivo de corte transversal da mortalidade

infantil no Brasil e nas cinco cidades selecionadas.

Seguindo-se com um estudo caso-controle, no qual foram considerados como casos os

óbitos de menores de um ano ocorrido entre 1º de Janeiro a 31 de dezembro de 2005

registrados no SIM e como controles os nascidos vivos que não foram a óbito entre 1º de

Janeiro de 2004 e 31 de dezembro de 2005 registrados no Sinasc.

Foram selecionados dois anos para os dados do Sinasc, para que houvesse a

possibilidade de resgatar todas as Declarações de Nascidos Vivos referentes aos óbitos

infantis do ano de 2005, sendo necessária a inclusão dos nascimentos no ano anterior ao óbito

(2004).

As duas bases de dados (SIM e Sinasc) foram relacionadas através do linkage em duas

etapas (linkage determinístico e probabilístico).

A seleção dos casos partiu dos óbitos registrados no SIM e pareados com o Sinasc,

sendo incluídos no estudo apenas os óbitos pareados com a declaração de nascido vivo

correspondente, os óbitos não pareados foram excluídos do estudo.

48

Os controles foram obtidos por meio de amostra aleatória simples dos nascidos vivos

que não foram a óbito, e, portanto, tendo como critério de inclusão não ter sido pareado com o

banco do SIM.

Foi realizado um caso-controle para cada cidade estudada e para os componentes da

mortalidade infantil. Para análise por componente, realizou-se a agregação das cinco cidades

do estudo, dado que uma vez realizada a desagregação dos dados por componente e por

cidade, o estudo enfrentaria a questão da instabilidade dos pequenos números.

6.3 Definição de Casos e Controles

Casos – óbitos de menores de um ano ocorrido entre 1º de Janeiro a 31 de dezembro de 2005

registrados no SIM e pareados com a declaração de nascido vivo correspondente

Controles - Nascidos vivos que não foram a óbito entre 1º de Janeiro de 2004 e 31 de

dezembro de 2005 registrados no Sinasc.

6.4 População e Amostra

No estudo foram incluídos 1.516 casos de óbitos de menores de um ano das cinco

cidades estudadas.

O tamanho da amostra foi calculado para permitir detectar significância de uma razão

de exposição ou odds ratio maior que 1,5 a 2,0, considerando um poder do estudo (1- ß) de

80%, um erro alfa de 5% e uma freqüência relativa de 20% de um dado fator de exposição

entre os controles, adotando-se como fator de exposição o baixo peso, com prevalência de

20%. Sendo necessária a proporção de 03 controles para 01 caso.

Para garantir que os controles fossem selecionados da mesma população dos casos,

adotou-se como critério, além do município de residência, o estabelecimento de saúde onde

ocorreu o nascimento da criança.

Inicialmente o procedimento metodológico realizado para seleção dos controles foi

selecionar aleatoriamente 03 controles para cada 01 caso do mesmo estabelecimento onde

ocorreu o nascimento da criança que foi a óbito (caso). No entanto, em dois estabelecimentos

onde houve um caso, só foi possível identificar mais um nascimento que não veio a óbito.

49

Desta forma, adotou-se como critério de seleção dos controles, os estratos por número

de nascidos vivos dos estabelecimentos onde ocorreram os nascimentos. Neste caso, a partir

dos estratos definidos (pontos de corte), foram identificados os números de casos e foi retirada

uma amostra de 03 controles para cada caso de todos os estabelecimentos categorizados pelo

critério, independente da ocorrência do óbito.

Para definição dos estratos, foi realizada uma análise descritiva da distribuição do

número de nascidos vivos por estabelecimento de saúde, segundo município (Tabela 1).

Tabela 1: Estatísticas Descritivas da distribuição do número de nascimentos por estabelecimento de saúde, segundo município. 2004 e 2005

Parâmetros Recife Porto Alegre Guarulhos Goiânia Belém

Nº de Estabelecimentos 127 91 186 210 105

Média 360,24 420,25 226,87 186,85 453,47

Erro padrão 86,49 132,92 81,76 35,89 122,76

Mediana 3 1 4 2 6

Modo 1 1 1 1 1

Desvio padrão 974,74 1267,97 1115,04 520,09 1257,87

Variância da amostra 950116,60 1607735,52 1243307,71 270489,77 1582249,50

Mínimo 1 1 1 1 1

Máximo 6531 6077 9456 2719 7011

Soma 45751 38243 42197 39239 47614

Além da análise descritiva, foram avaliadas as separatrizes (tercil, quartil e quintil)

para definir os pontos de corte dos estratos. Sendo, portanto, definidos os seguintes pontos de

corte:

Estrato Ponto de Corte

01 Até 100 nascimentos por ano

02 100 -1.000 nascimentos por ano

03 Mais de 1.000 nascimentos por ano

Quadro 2: Estratos e Pontos de corte para categorização dos estabelecimentos de nascimento.

A partir desse critério, foram categorizados os estabelecimentos e buscou-se no banco

de óbitos o número de casos para definir o número de controles para cada estrato, distribuídos

conforme a tabela abaixo.

50

Tabela 2: Número de nascimentos, casos, controles e estabelecimentos segundo estrato de porte do estabelecimento por município. 2004 e 2005

Município Estrato Nascidos Casos Controles Nº Estabelecimentos

Belém

1 1015 1 3 81 2 7296 29 87 13 3 39303 355 1065 11

Total 47614 385 1155 105

Recife

1 958 7 21 98 2 6370 32 96 16 3 38423 329 987 13

Total 45751 368 1104 127

Guarulhos

1 1864 18 54 158 2 5838 36 108 21 3 34495 250 750 7

Total 42197 304 912 186

Porto Alegre

1 278 4 12 78 2 366 9 27 2 3 37599 223 669 11

Total 38243 236 708 91

Goiânia

1 717 3 9 172 2 10134 52 156 23 3 28388 168 504 15

Total 39239 223 669 210

6.5 Fonte de dados

a) Nascidos vivos: Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos – Sinasc.

b) Óbitos: Sistema de Informação sobre Mortalidade - SIM.

6.6 Descrição das variáveis

Variável dependente: óbito de menor de um ano. Variáveis independentes: as variáveis foram categorizadas para realização da análise hierarquizada considerando os modelos teóricos de determinação da mortalidade infantil, em três níveis:

a) Distal - Composto pelas variáveis socioeconômicas b) Intermediário – Variáveis relacionadas à atenção a saúde materno-infantil c) Proximal – Variáveis biológicas da mãe e do recém-nascido

Como pode ser observada no quadro abaixo:

51

Nível de Hierarquização Variáveis Categorização Descrição

Nível Distal Variáveis

Socioeconômicas

Escolaridade da Mãe <4

Anos de estudo da mãe declarado na DN 4a7

8+

Ocupação da Mãe Sem ocupação Grupo sem classificação (001-008)

Com ocupação Grupo de ocupação de 011-999

Estado Civil da mãe Casada

Estado civil da mãe declarado na DN Solteira, separada, viúva

Natureza Hospital Publico

Natureza de gestão do hospital de nascimento da criança Privado SUS

Privado Não SUS

Porte (Volume de nascimentos) 1 Classificação dos hospitais de nascimento

da criança de acordo com o número de estabelecimentos

2

3

Nível Intermediário Variáveis relacionadas à

Assistência à Saúde

Local ocorrência Domicilio Local de ocorrência do nascimento Hospital

Tipo de parto Cesário

Tipo de parto Vaginal

Número de consultas 0a3

Número de consultas de pré-natal realizadas durante a gestação 4a6

7e+

Apgar 1 min 0a3

Classificação do índice de apgar no 1 minuto 4a7

8a10

Apgar 5 min 0a3

Classificação do índice de apgar no 5 minuto 4a7

8a10

Nível Proximal Variáveis Biológicas

Idade da mãe 10a19

Faixa etária da mãe em anos 20a34

35e+

Tipo de gravidez Múltipla

Tipo de Gravidez Única

Sexo Feminino

Sexo da criança Masculino

Peso ao nascer até 2499

Peso da criança ao nascer (em gramas) 2500e+

Duração da gestação <37

Duração da gestação (em semanas) 37+

Raça/Cor Branca

Raça/Cor da criança Parda, Preta

Paridade (Filhos nascidos vivos) 0

Número de filhos tidos nascidos vivos 1

2e+

Paridade (Filhos nascidos mortos) 0

Número de filhos tidos nascidos mortos 1

2+

Malformação congênita Sim Presença de anomalias/malformações

congênitas Não

Quadro 3: Categorização das variáveis independentes no modelo hierarquizado para Mortalidade Infantil

52

6.6.1 Completitude das variáveis independentes

A análise da completitude das variáveis referentes ao nascimento e ao óbito infantil

levou em consideração a proporção de campos ignorados e não informados para as variáveis

independentes do estudo.

Utilizando-se como referência a classificação utilizada pelo MONITORIMI, conforme

o quadro abaixo:

Classificação Completitude (%)

Satisfatório >= 90

Aceitável >= 80 e < 90

Deficiente < 80

Quadro 4: Critérios para classificação da completitude das informações de nascimentos e óbitos Fonte: Fundação Oswaldo Cruz (2006)

Do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) foram selecionadas as variáveis:

sexo da criança, idade da mãe, raça/cor, instrução da mãe, número de filhos nascidos vivos,

número de filhos nascidos mortos, tipo de parto, óbito, duração da gestação, peso ao nascer e

tipo de gravidez.

Nas cidades de Belém e Recife, apenas a variável número de filhos nascidos mortos

apresentou informação deficiente, com 88,8% e 87,3% de campos ignorados, respectivamente

(figura 3).

Em Porto Alegre apenas as variáveis número de filhos nascidos mortos e número de

filhos nascidos vivos foram classificadas como completitude deficiente, com 88,1% e 29,1%

de campos ignorados, respectivamente (figura 3).

As cidades de Guarulhos e Goiânia tiveram a maioria das variáveis analisadas

classificadas como de completitude deficiente. Em Guarulhos apenas raça/cor e sexo da

criança apresentaram completitude acima de 80%, com percentual de 0,3% de informações

ignoradas para ambas. Em Goiânia, a variável sexo da criança foi a única que apresentou

completitude satisfatória (figura 3).

53

Figura 3: Percentual de campos ignorados nas variáveis relacionadas ao nascimento e ao óbito infantil registradas no Sistema de Informações sobre Mortalidade – SIM, nas cinco cidades estudadas. 2005.

Do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc) foram selecionadas as

variáveis: sexo da criança, idade da mãe, raça/cor, instrução da mãe, número de filhos

nascidos vivos, número de filhos nascidos mortos, tipo de parto, duração da gestação, peso ao

nascer, tipo de gravidez, índice de apgar no 1° e 5° minuto e número de consultas de pré-

natal.

As informações do Sinasc demonstraram grau de completitude satisfatório e aceitável

para a maioria das variáveis analisadas. Nas cidades de Recife e Porto Alegre, todas as

variáveis estudadas foram classificadas como informações satisfatórias por apresentar

completitude acima de 90% (figura 4).

Em Belém as variáveis número de filhos nascidos mortos (60,8%) e número de filhos

nascidos vivos (36,1%) foram classificadas como de completitude deficiente. Em Guarulhos e

Goiânia, a completitude da variável raça/cor foi deficiente (82,3% e 25,2%, respectivamente)

(figura 4).

54

Figura 4: Percentual de campos ignorados nas variáveis relacionadas ao nascimento e ao óbito infantil registradas no Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos – Sinasc, nas cinco cidades estudadas. 2005

6.7 Processamento dos dados

Nos bancos de dados de óbitos infantis do ano de 2005, para as cidades do estudo, não

foram encontradas duplicidades no número das declarações de óbitos (NUMERODO). Este

banco continha um total de 1.685 declarações de óbito, das quais apenas uma não dispunha do

nome da mãe, não sendo possível regatar a informação do nome da mãe na variável do nome

do falecido, sendo, portanto excluída do processo de linkage probabilístico e do linkage

determinístico visto que a variável número da declaração de nascido vivo (NUMERODN) da

mesma estava sem preenchimento.

55

Foi encontrado um total de 442 declarações de óbitos que cuja informação sobre o

número da declaração de nascidos vivos não foi preenchida, sendo 94 em Belém, 12 em

Recife, 240 em Guarulhos, 01 em Porto Alegre e 95 em Goiânia.

A unificação das bases de dados do SIM e do Sinasc foi realizada pelo método de

linkage em duas etapas: linkage determinístico e linkage probabilístico.

a) Linkage Determinístico

O linkage determinístico foi realizado por meio da variável unívoca constante nas duas

bases de dados (SIM e Sinasc), o número da declaração de nascido vivo (NUMERODN), uma

vez que para os óbitos de menores de um ano, essa variável deve estar preenchida na

declaração de óbito.

Para tanto, foram utilizados os programas: Epi Info, versão 6.04d de 1997, produzido

pelo Centro de Controle de Doenças dos Estados Unidos, e planilhas eletrônicas do Microsoft

Office Excel 2003. No Epi Info foi utilizada a opção Join do programa “MERGE file” para

vinculação dos os registros do SIM e do Sinasc através da variável “NUMERODN” presente

em ambas as bases de dados.

Foram pareados 1.130 (67,1%) óbitos no linkage determinístico, sendo 328 (69,5%)

em Belém, 357 (92,7%) em Recife, 51 (16,1%) em Guarulhos, 235 (96,6%) em Porto Alegre

e 159 (56,3%) em Goiânia.

Os registros não pareados no linkage determinístico foram relacionados por meio do

relacionamento probabilístico.

b) Linkage Probabilístico

Nessa segunda etapa foi realizado linkage probabilístico entre os registros de óbitos de

menores de um ano com os registros de nascimento que não foram pareados na primeira etapa

do linkage (determinístico).

A unificação dos bancos de dados foi realizada através de um programa usado para

associar arquivos com base no relacionamento probabilístico de registros denominado Reclink

III� versão 3.0.4.4005,, desenvolvido por Camargo Jr. e Coeli (2000), e está disponível

gratuitamente na internet.

O linkage foi executado por meio de várias rotinas automáticas de processamento de

arquivos, utilizando uma estratégia de múltiplos passos, associada, no final a uma revisão

manual dos pares duvidosos, visando classificá-los como pares verdadeiros ou não-pares. Em

56

cada passo foi empregado uma determinada chave de blocagem. As rotinas automáticas

utilizadas foram: padronização, relacionamento e combinação dos arquivos.

� Rotina de Padronização

Esta rotina teve por objetivo padronizar os arquivos para posterior utilização das

rotinas de relacionamento probabilístico. Esta padronização, de acordo com Camargo Jr. e

Coeli (2000), visa basicamente: manter formatos de campos idênticos em diferentes arquivos,

de modo que se possa fazer a associação entre os mesmos (ex. campos data com mesmo

formato, nomes escritos em caixa alta); quebrar campos “nome” em seus componentes (ex.

primeiro, último, etc.); trabalhar apenas com os campos necessários, uma vez que um arquivo

com um número grande de campos que não serão utilizados apenas reduz a velocidade de

execução do relacionamento.

A partir dos bancos de dados originais do SIM e do Sinasc foram criados dois novos

bancos de dados padronizados. Os novos bancos foram compostos pelos campos-chaves de

cada arquivo, utilizados no processo de blocagem e pareamento e os campos utilizados nos

critérios de decisão sobre verdadeiro status de um par na revisão manual. Por tanto, nesta

rotina foram definidas as seguintes variáveis:

Descrição das Variáveis Variáveis SIM Variáveis Sinasc Campos - Rotinas

Nome da mãe NOMEMAE NOMEMAE Campos de comparação

Data de nascimento da criança DTNASC DTNASC

Soundex do primeiro nome da mãe PBLOCONM PBLOCONM

Chaves de blocagem Soundex do último nome da mãe UBLOCONM UBLOCONM

Nome do município de residência MUNRES MUNRES

Sexo da criança SEXO SEXO

Endereço de Residência da mãe ENDRES ENDRES

Variáveis para critério de decisão (inspeção manual dos pares)

Bairro de Residência da mãe BAIRES BAIRES

Complemento endereço de residência COMPLRES COMPLRES

Idade da mãe IDADEMAE IDADEMAE

Data do óbito da criança DTOBITO

Ano de nascimento da criança ANONASC ANONASC Quadro 5: Descrição das variáveis padronizadas para o linkage probabilístico

Os campos utilizados para critério de decisão (seleção manual) não foram modificados

sendo realizada, apenas uma cópia simples, já os campos de comparação e utilizados no

57

processo de pareamento e blocagem (chaves de blocagem) foram convertidos no formato

caractere específicos a exceção da variável “SEXO”.

� Nome da mãe: inicialmente essa variável foi utilizada para gerar a variável

padronizada “NOMEMAE” na qual todos os caracteres foram transformados em

caixa alta. Também foram eliminadas as pontuações usadas em possíveis

abreviaturas e retirado os caracteres “DE”, “DA” e “DAS”, acentos e espaços

duplos. Posteriormente utilizou-se essa variável para criar dois blocos a partir do

código fonético (soundex) que armazenam o primeiro (PBLOCONM) e o último

bloco (UBLOCONM) respectivamente por meio da rotina ”subdividir nome”.

� Data de nascimento da criança: foi convertida para o formato AAAAMMDD.

Posteriormente, essa variável foi utilizada para criar os campos ano nascimento

(ANONASC);

� Município de residência: Foram eliminadas as pontuações usadas em possíveis

abreviaturas e retirado os caracteres “DE”, “DA” e “DAS”, acentos e espaços

duplos.

� Rotina de relacionamento

O módulo de relacionamento de registros envolve dois processos básicos: a blocagem

e o pareamento de registros. A blocagem consiste na criação de blocos lógicos de registros

dentro dos arquivos a serem relacionados, permitindo que a comparação entre registros se

faça de uma forma mais otimizada, e o pareamento de registros é baseado na construção de

escores para os diferentes pares possíveis obtidos a partir de uma determinada estratégia de

blocagem empregada. O escore final de cada par é construído a partir da soma dos escores

ponderados de cada campo empregado no processo de pareamento permitindo desta maneira

que cada campo contribua de forma diferenciada para o escore total do par.

Os arquivos padronizados na etapa anterior foram relacionados a partir dos parâmetros

de blocagem e pareamento definidos abaixo, tendo como arquivo de comparação os bancos de

dados do Sinasc por apresentar o maior número de Registros e como arquivo de referência o

banco de dados do SIM. O processo relacionamento se iniciou pela chave de blocagem mais

58

específica sendo posteriormente utilizadas as chaves de blocagem mais sensíveis nos passos

subseqüentes.

Passos Configuração dos campos de Blocagem

1 Soundex do primeiro e último nome da mãe + município de residência + sexo da criança

2 Soundex do primeiro e último nome da mãe + município de residência

3 Soundex do primeiro nome da mãe + município de residência + sexo da criança

4 Soundex do último nome da mãe + município de residência + sexo da criança

5 Soundex do primeiro nome da mãe + município de residência

6 Soundex do último nome da mãe + município de residência

7 Município de residência + sexo da criança

Quadro 6: Configuração dos campos de blocagem para cada passo do Linkage probabilístico

Cada chave de blocagem representou uma estratégia de pareamento de registro que foi

baseada na construção de escores para diferentes pares possíveis. Para construção dos escores

estimou-se a probabilidade de identificar um par como verdadeiro quando ele é realmente

verdadeiro e a probabilidade de identificar um par como verdadeiro quando ele é falso. A

partir dessas probabilidades foram construídos dois fatores de ponderação: um para situação

de concordância e outro para situação de discordância. O escore final de um determinado par

foi obtido somando os escores ponderados atribuído à comparação de cada campo avaliado do

bloco.

Para calcular as probabilidades foi criado um arquivo de configuração (.cln) que

continham os parâmetros utilizados no pareamento. Inicialmente foram utilizados na

configuração desse arquivo parâmetros sugeridos pelos autores do programa ReclinkIII.

Configuração dos campos de comparação*

Comparação Comparar Correto Incorreto Limiar Referência

NOMEMAE Aprox. 92 1 85 NOMEMAE

DTNASC Caracter 90 5 65 DTNASC

*Parâmetros sugeridos pelos autores do programa ReclinkIII

Quadro 7: Configuração inicial dos campos de comparação na rotina de relacionamento na etapa do linkage probabilístico

O arquivo de configuração criado foi utilizado pela rotina “calcula parâmetro” para

estimar a probabilidade de identificar um par como verdadeiro quando ele é falso utilizando

uma fração amostral de 10%. Para estimar a probabilidade de identificar um par como

59

verdadeiro quando ele é realmente verdadeiro foi utilizado o programa CalcParms que

disponibiliza rotinas de estimação que usam o algoritmo EM (Expectation-Maximisation)

(Apêndice B).

Após a estimação dos parâmetros, foram alteradas as configurações dos campos de

comparação, conforme o quadro abaixo

Configuração dos campos de comparação*

Comparação Comparar Correto Incorreto Limiar Referência

NOMEMAE Aprox. 82,758844 1 85 NOMEMAE

DTNASC Caracter 99,621837 3,26696 65 DTNASC

*Parâmetros definidos após estimação

Quadro 8: Configuração final dos campos de comparação na rotina de relacionamento na etapa do linkage probabilístico

� Rotina de combinação

Operação de combinação de arquivos permite que se crie um novo arquivo a partir de

dois outros, com base no arquivo de relacionamento.

A partir desta rotina se identificou pares verdadeiros que foram salvos em um arquivo

separado e foram gerados novos bancos de dados nos quais não constaram os pares

verdadeiros selecionados. Para cada dois novos arquivos gerados foram aplicadas novas

estratégias de pareamento utilizando uma nova chave de blocagem menos específica do que a

anterior (estratégia de múltiplos passos).

Os arquivos com pares verdadeiros identificados em cada passo do linkage

probabilístico foram unificados em um único arquivo para possibilitar a análise do banco de

dados relacionado.

As ilustrações a seguir sintetizam a estruturação dos bancos de dados e das etapas do

linkage (Figura 5), e o número de pares obtidos a cada passo do linkage probabilístico (Figura

6).

60

Figura 5: Estruturação dos bancos de dados e das etapas do linkage entre SIM e Sinasc – Determinístico e Probabilístico

61

Figura 6: Número de pares obtidos em cada passo do linkage probabilístico Nota: * Não houve pares nos passos 6 e 7.

6.8 Exploração dos dados

Para a exploração dos dados relacionados foram utilizados os programas: Tabwin 3.4

produzido pelo Departamento de Informação e Informática do SUS (DATASUS), o Epi Info

versão 6.04c de 1997 produzido pelo Centro de Controle de Doenças dos Estados Unidos

(CDC), planilhas eletrônicas e o software SPSS 13.0 for Windows.

62

6.9 Análise dos dados

Foram realizadas as seguintes análises:

a) Análise Descritiva:

Foi realizada a análise do perfil da mortalidade infantil no Brasil e para as cinco

cidades analisadas. Tendo sido calculados, pelo método direto, os Coeficientes de mortalidade

infantil e para cada componente, a série histórica da mortalidade infantil entre os anos de

1996 e 2005, com cálculo de regressão linear simples para análise de tendência.

Verificou-se também a mortalidade proporcional por grupos de causa, e os diferenciais

dos coeficientes de mortalidade infantil entre as cidades selecionadas, por meio da SMR

(Standard Mortality Ratio).

b) Análise Univariada:

Para verificar a associação entre o desfecho e as cada variável independente, foram

construídas tabelas de distribuição de freqüência, tabulação cruzada entre variáveis, cálculo de

odds ratio (OR) bruta e respectivos intervalos de confiança de 95% (IC 95%), cálculo da

significância estatística da associação, utilizando o teste de Qui-Quadrado.

c) A análise multivariada: Adotou-se a estratégia proposta por Victora et al (1997), que utiliza modelos

hierarquizados.

De acordo com essa estratégia, todas as variáveis com valores de p <0,20 na análise

univariada são selecionadas para análise multivariada, com o objetivo de evitar a exclusão de

variáveis potencialmente importantes.

Nessa estratégia de análise, a introdução das variáveis ocorre em etapas, iniciando com

as variáveis dos níveis mais distais e introduzindo-se simultaneamente apenas variáveis de um

mesmo nível (VICTORA et al. 1997; MOSLEY, 1984; LIMA et al. 2008).

A seleção de fatores na regressão logística foi feita de acordo com um modelo teórico

que hierarquiza as inter-relações entre os diversos grupos de fatores. De acordo com o modelo

utilizado, fatores nos níveis superiores da hierarquia influenciam o desfecho através de um

efeito independente e/ou um efeito intermediado por fatores nos níveis inferiores. Isto se

traduz na prática de análise, pela avaliação do efeito dos fatores de interesse ajustados apenas

para os fatores de confusão pertencentes a um nível hierárquico igual ou superior ao seu.

63

Portanto, a regressão logística foi realizada em cinco etapas:

- Na primeira etapa foram introduzidas de uma só vez, as variáveis do nível distal, que na

análise univariada apresentassem p<0,20; permanecendo no modelo multivariado as variáveis

que mantivessem um p-valor menor que 0,10.

- A segunda etapa consistiu em aplicar o modelo multivariado do nível intermediário,

composto pelas características da assistência à saúde materno-infantil, que na análise

univariada apresentassem p<0,20; permanecendo no modelo as variáveis que mantivessem

um p-valor menor que 0,10.

- Na terceira etapa, procedeu-se de forma semelhante às etapas anteriores, aplicando-se o

modelo multivariado das variáveis biológicas (nível proximal).

- A quarta etapa seguinte foi o estudo das variáveis dos níveis distal e intermediário, estas

foram introduzidas no modelo simultaneamente, independente de mudanças no valor da

significância estatística das variáveis do nível distal que já estivessem no modelo. Neste

momento, permaneceram no modelo, as variáveis do nível intermediário que mantivessem um

p-valor menor que 0,10. Assim, estas variáveis do nível intermediário estavam sendo

ajustadas pelas variáveis que se mantinham no nível distal.

- Por fim, na quinta etapa, mantidas as variáveis dos níveis, distal e intermediário,

introduziram-se as variáveis do nível proximal que apresentaram na análise multivariada

anterior, p-valor menor que 0,10 e independente de possíveis mudanças na significância

estatística das variáveis dos níveis distal e intermediário, foram mantidas as variáveis do nível

proximal que mantivessem um p-valor menor que 0,10. Desta forma completava-se a análise

hierarquizada.

A análise dos fatores de risco para os componentes da mortalidade infantil

(neonatal e pós-neonatal) foi realizada a partir da agregação das cinco cidades do estudo,

considerando que, dada a estratificação das variáveis por componente e por cidade, quando

analisadas as categorias de cada variável independente, o estudo enfrentaria a questão da

instabilidade dos pequenos números.

Portanto, para cada componente analisado, consideraram-se como casos os óbitos

por componente da mortalidade infantil (neonatal e pós-neonatal) relacionados por meio de

linkage ao respectivo registro no Sinasc, e como controles os sobreviventes selecionados a

partir de uma nova amostra aleatória do total de controles anteriormente definidos em cada

cidade.

64

A cidade de residência não foi considerada como variável independente nessa

análise, uma vez que a amostra dos controles para o grupo de casos, foi realizada para cada

cidade, havendo uma proporção de 3 controles para cada caso, havendo, portanto uma

proporção semelhante entre os óbitos e a amostra dos sobreviventes.

Foi mantida a hierarquização das variáveis de exposição em três níveis (distal

intermediário e proximal). Sendo também realizada a análise de associação entre as variáveis

de exposição e a variável de desfecho (óbitos) em duas etapas: análise univariada e análise

multivariada (regressão logística).

Considerando que a variável resposta era dicotômica, estabeleceu-se que a não-

ocorrência do evento (óbito) seria igual a “0” e a ocorrência do óbito igual a “1”. Para todas as

variáveis de exposição, considerou-se “0” para as categorias de referência.

A regressão logística foi realizada por meio do programa SPSS 13.0 for Windows

(SPSS Inc., Chicago, Estados Unidos), utilizando-se o procedimento backwards, com níveis

de significância de 5% e 10% para inclusão e exclusão de variáveis, respectivamente. Foram

obtidos os OR ajustados com seus respectivos intervalos de confiança, considerando o valor

de p significante a 5%.

Foi realizado um modelo multivariado de regressão logística para cada cidade do

estudo e para os componentes da mortalidade infantil (neonatal e pós-neonatal).

6.10 Aspectos éticos

Esse projeto faz parte faz parte da pesquisa intitulada “Integração de bancos de dados

como metodologia para melhoria do acesso e qualidade da informação na gestão em

epidemiologia” desenvolvida no Laboratório de Análises de Sistemas de Informação em

Saúde – LABSIS- NESC- CPqAM- FIOCRUZ.

Esta pesquisa constitui-se em uma cooperação entre o LABSIS- NESC- CPqAM-

FIOCRUZ com a Secretaria de Vigilância em Saúde – SVS/MS. Já tendo sido submetida ao

Comitê de Ética em Pesquisa do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães/FIOCRUZ em

25/07/2007 e aprovada em 06/12/2007 com parecer número 67/07 (Anexo B).

A pesquisa utilizou dados secundários do SIM e Sinasc fornecidos pela SVS/MS

através do termo de cessão e utilização dos bancos de dados e mediante assinatura do termo

de responsabilidade (Anexo C).

65

O estudo foi realizado dentro dos padrões de ética científica, garantido o anonimato

das pessoas registradas nos bancos de dados.

66

��

67

7 RESULTADOS

Os resultados apresentados:

a) Descrevem o perfil da mortalidade infantil nas cidades estudadas;

b) Identificam os fatores de risco para mortalidade infantil e seus diferenciais nas cinco

cidades estudadas;

c) Identificam os fatores de risco para mortalidade infantil subdividida em seus

componentes (neonatal e pós-neonatal);

d) Descreve a contribuição do linkage entre os bancos de dados do SIM e do Sinasc para

o estudo da mortalidade infantil.

7.1 Perfil da Mortalidade Infantil nas cidades estudadas

Entre as cinco cidades estudadas, no ano de 2005, Porto Alegre é a que apresentou a

menor taxa de mortalidade infantil (12,9/1.000 nascidos vivos), seguida pelas cidades de

Goiânia e Guarulhos, 13,7 e 14,7/1.000 nascidos, respectivamente. Enquanto que Belém foi a

cidade com maior CM Infantil dentre as analisadas (20,0/1.000 nascidos vivos) (tabela 3).

No primeiro ano do decênio estudado, Guarulhos foi a cidade que apresentou o mais

alto CM infantil (31,6/1.000 nascidos vivos), representando uma taxa de 1,2 vezes maior que

a taxa do país (25,5/1.000 nascidos vivos) e 1,8 vezes maior do que Goiânia, a cidade com o

mais baixo CM infantil em 1996 (17, 7/1.000 nascidos vivos) (tabela 3).

Embora Guarulhos apresentasse a maior taxa de mortalidade infantil no início da série,

foi também a cidade onde se verificou a maior redução deste indicador, passando de

31,6/1.000 nascidos vivos em 1996 para 14,7/1.000 nascidos vivos em 2005, uma redução de

53% (tabela 3).

Recife foi a cidade que apresentou a segunda maior redução no CM infantil na série

histórica, entre as cinco cidades estudadas, passando de 26,6 óbitos a cada 1.000 nascidos

vivos em 1996 para 16,6/1.000 nascidos vivos em 2005, com variação percentual de -38%

(tabela 3).

68

A mortalidade infantil na cidade de Belém em 1996 era de 24,1/1.000 nascidos vivos,

passando para 20,0/1.000 nascidos vivos em 2005, se constituindo na menor variação

percentual entre as cidades do estudo (-17%) (tabela 3).

Tabela 3: Coeficiente de mortalidade infantil* (por 1.000 nascidos vivos) nas cinco cidades estudadas. 1996 a 2005

Ano Belém Recife Guarulhos Porto Alegre Goiânia

1996 24,1 26,6 31,6 18,5 17,7

1997 27,2 25,4 27,4 15,7 18,9

1998 30,4 21,6 25,1 16,4 19,9

1999 28,0 22,2 21,6 12,2 16,9

2000 27,7 20,4 21,3 14,8 15,5

2001 28,2 18,1 18,0 14,2 14,8

2002 21,9 18,5 15,9 14,0 13,9

2003 23,0 15,5 16,2 13,3 15,4

2004 20,9 16,2 16,9 12,2 13,6

2005 20,0 16,6 14,7 12,9 13,7

Variação %** -17% -38% -53% -30% -23% Nota: * CMI – Coeficiente de Mortalidade Infantil calculado pelo método direto ** Variação percentual entre os anos extremos da série estudada (1996 e 2005).

O cálculo da Standard Mortality Ratio — SMR (Método Indireto de Padronização),

para o coeficiente de mortalidade infantil nas cinco estudadas analisadas, reforça a existência

de importantes desigualdades na ocorrência dos óbitos em menores de um ano.

Tendo como padrão o Brasil (SMR = 1,00), onde não haveria diferença entre a

mortalidade encontrada e a esperada, observa-se na tabela 4 que a cidade de Belém apresenta

SMR mais elevada (1,18). Enquanto que as cidades de Guarulhos, Porto Alegre e Goiânia

apresentaram a SMR menor que 1, indicando taxas menores do que a apresentada no País.

Apenas para a cidade de Recife esta diferença não foi estatisticamente significante.

A figura 7 trata da distribuição dos intervalos de confiança (IC 95%) da Standard

Mortality Ratio — SMR para as cinco cidades estudadas, reforçando a constatação das

desigualdades no risco das mortes infantis.

69

Tabela 4: Standard Mortality Ratio (SMR) por cidade para o Coeficiente de Mortalidade Infantil (CMI) no ano de 2005

Local Nº Óbitos Nº Nascidos Vivos CMI** SMR*** IC 95% p-valor

Brasil* 51.544 3.035.096 17,0 1,00 - -

Belém 472 23.544 20,0 1,18 1,08 – 1,29 <0,001

Recife 385 23.221 16,6 0,98 0,88 – 1,08 0,660

Guarulhos 316 21.489 14,7 0,87 0,78 – 0,97 0,012

Porto Alegre 244 18.944 12,9 0,76 0,67 – 0,86 <0,001

Goiânia 268 19.631 13,7 0,81 0,72 – 0,91 <0,001

* Brasil - Referência ** CMI – Coeficiente de Mortalidade Infantil calculado pelo método direto *** SMR – Standard Mortality Ratio

Figura 7: Intervalos de confiança da Standard Mortality Ratio (SMR) por cidade para o Coeficiente de Mortalidade Infantil (CMI) no ano de 2005

Em relação à cidade de Belém, em 1996 foram registrados 695 de óbitos em menores

de um ano, dos quais 71,1% ocorreram no componente neonatal, sendo 55,4% no neonatal

precoce e 15,7% no neonatal tardio. O componente pós-neonatal representou 28,9% dos

óbitos infantis nesse ano (tabela 5).

No ano de 2005, os óbitos neonatais passaram a representar 70,1% da mortalidade

infantil, sendo 50,8% no período neonatal precoce e 19,7% no período neonatal tardio,

enquanto que o componente pós-neonatal passou a representar 29,4% dos óbitos (tabela 5).

Belém

Recife

Guarulhos

Goiânia

Porto Alegre

1

1,08 – 1,29

0,88 – 1,08

0,78 – 0,97

0,72 – 0,91

0,67 – 0,86

70

Tabela 5: Coeficientes de mortalidade infantil (por 1.000 nascidos vivos). Belém, 1996 a 2005

Mortalidade Infantil

Ano

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Infantil n 695 755 808 814 761 720 565 580 512 472

CM 24,1 27,2 30,4 28,0 27,7 28,2 21,9 23,0 20,9 20,0

Neonatal precoce

n 385 429 446 473 410 377 318 300 266 240

% 55,4 56,8 55,2 58,1 53,9 52,4 56,3 51,7 52 50,8

CM 13,4 15,5 16,8 16,3 14,9 14,7 12,3 11,9 10,9 10,2

Neonatal tardio n 109 167 158 179 185 160 108 150 122 93

% 15,7 22,1 19,6 22 24,3 22,2 19,1 25,9 23,8 19,7

CM 3,8 6,0 5,9 6,2 6,7 6,3 4,2 5,9 5,0 3,9

Pós-neonatal

n 201 159 204 162 166 183 139 130 124 139

% 28,9 21,1 25,2 19,9 21,8 25,4 24,6 22,4 24,2 29,4

CM 7,0 5,7 7,7 5,6 6,0 7,2 5,4 5,2 5,1 5,9

A figura abaixo mostra a distribuição dos coeficientes de mortalidade infantil e de seus

componentes na cidade de Belém no período de 1996 a 2005.

Figura 8: Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos). Belém, 1996 a 2005

A tabela 6 trata da análise de regressão linear, na qual se verifica que a tendência da

mortalidade infantil na cidade de Belém entre os anos de 1996 e 2005, foi estatisticamente

decrescente para o CM Infantil e para o CM Neonatal precoce. O decréscimo anual do CM

infantil (valor de “b” das equações do modelo linear) foi de 0,822 óbito/1.000 nascidos vivos,

com coeficiente de determinação de 48,3%, e para o CM neonatal precoce foi de 0,592

óbito/1.000 nascidos vivos com coeficiente de determinação de 60,9%.

71

Para os coeficientes de mortalidade dos componentes neonatal tardio e pós-neonatal,

não foi possível determinar uma tendência estatisticamente significante (tabela 6).

Tabela 6: Análise de tendência (linear) da série histórica dos coeficientes de mortalidade infantil. Belém, 1996 a 2005

Coeficiente de Mortalidade Modelo* R² (%)** p*** Tendência

CM Infantil y= 29,66 - 0,822x 48,3 0,026 Decrescente

CM Neonatal Precoce y= 16,94 - 0,592x 60,9 0,008 Decrescente

CM Neonatal Tardio y= 5, 81 - 0,075x 4,5 0,554 -

CM Pós-neonatal y= 6,95 - 0,157x 27,9 0,116 -

* y = a + bx, sendo y = coeficiente de mortalidade por 1.000 nascidos vivos, a = constante, b = inclinação da reta ** R² = coeficiente de determinação ***p = nível descritivo do coeficiente “b”

Quanto à causa básica dos óbitos infantis em Belém, ao comparar os anos extremos da

série (1996 e 2005), verifica-se que as afecções originadas no período perinatal configuram-se

na primeira causa de morte, representando 65,8% dos óbitos infantis em 1996, passando para

e 61,2% em 2005, com uma redução de 6,9%. As malformações congênitas apresentaram o

maior incremento (112,1%), passando de 8,5% em 1996 para 18,0% do total das mortes de

menores de um ano em 2005 (tabela 7).

Constata-se um decréscimo na mortalidade proporcional por doenças infecciosas e

parasitárias, (-22,67) e das doenças do aparelho respiratório (-37,3%). Entretanto, as causas

maldefinidas apresentaram um aumento de 24,0%, com uma proporção de 2,7% dos óbitos

em 1996, chegando a 3,4% em 2005 (tabela 7).

Tabela 7: Número absoluto, percentual e variação percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Belém, 1996 e 2005

Causa Básica - Capítulo CID-10 1996 2005

Variação % n % n %

Algumas doenças infecciosas e parasitárias 78 11,2 41 8,7 -22,6

Doenças endócrinas nutricionais e metabólicas 11 1,6 6 1,3 -19,7

Doenças do aparelho respiratório 47 6,8 20 4,2 -37,3

Algumas afec originadas no período perinatal 457 65,8 289 61,2 -6,9

Malf cong deformid e anomalias cromossômicas 59 8,5 85 18,0 112,1

Sint sinais e achad anorm ex clín e laborat 19 2,7 16 3,4 24,0

Outros Capítulos 24 3,5 15 3,2 -8,0

Total 695 100,0 472 100,0

72

Ao analisar os dados da mortalidade proporcional segundo a causa básica na cidade de

Belém, em 2005, estratificada por componente do óbito, constata-se que, no componente

neonatal, as afecções perinatais representaram 84,4% dos óbitos, seguidas pelas malformações

congênitas (14,4%) (tabela 8).

Ainda em relação à tabela 8, observa-se que no componente pós-neonatal, as doenças

infecciosas e parasitárias se constituíram na principal causa dos óbitos (28,8%), seguidas das

malformações congênitas (26,6%) e das doenças do aparelho respiratório (13,7%). As causas

mal definidas corresponderam a 10,8% dos óbitos no período pós-neonatal, 16,8 vezes maior

do que no neonatal.

Tabela 8: Número absoluto e percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10) e componente da mortalidade infantil. Belém, 2005

Causa Básica - Capítulo CID-10

Neonatal Pós-neonatal Total

n % n % n %

Algumas doenças infecciosas e parasitárias 1 0,3 40 28,8 41 8,7

Doenças endócrinas nutricionais e metabólicas 0 0,0 6 4,3 6 1,3

Doenças do aparelho respiratório 1 0,3 19 13,7 20 4,2

Algumas afec originadas no período perinatal 281 84,4 8 5,8 289 61,2

Malf cong deformid e anomalias cromossômicas 48 14,4 37 26,6 85 18,0

Sint sinais e achad anorm ex clín e laborat 2 0,6 14 10,1 16 3,4

Outros capítulos 0 0,0 15 10,8 15 3,2

Total 333 100,0 139 100,0 472 100,0

Ao analisar os dados do decênio (1996 a 2005) para a cidade do Recife, observa-se

que a mortalidade infantil tem apresentado uma tendência de redução, com 733 óbitos e CMI

de 26,6 por mil nascidos vivos em 1996, passando para 385 óbitos e CMI de 16,6 por mil

nascidos vivos em 2005. Representando uma redução de 38% da taxa de mortalidade (tabela

9).

No tocante aos componentes da mortalidade infantil, em 1996 os óbitos neonatais

representavam 68,7% da mortalidade infantil com coeficiente de 18,2 por 1.000 nascidos

vivos, sendo 55,7% no período neonatal precoce e 13,0% neonatal tardio, enquanto que o

componente pós-neonatal representava 31,4% das mortes (tabela 9).

No ano de 2005, os óbitos neonatais passaram a representar 70,4% da mortalidade em

menores de um ano, com coeficiente de 11,7 a cada 1.000 nascidos vivos, sendo 56,4% no

período neonatal precoce e 14,0% no período neonatal tardio, enquanto que o componente

73

pós-neonatal passou a representar 29,6% dos óbitos infantis com coeficiente de 4,9 óbitos por

mil nascimentos (tabela 9).

Tabela 9: Coeficientes de mortalidade infantil (por 1.000 nascidos vivos). Recife, 1996 a 2005

Mortalidade Infantil Ano

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Infantil 733 691 569 614 520 459 449 383 372 385

26.6 25.4 21.6 22.2 20.4 18.1 18.5 15.5 16.2 16.6

Neonatal precoce

N 408 406 340 362 318 290 247 212 209 217

% 55.7 58.8 59.8 59 61.2 63.2 55 55.4 56.2 56.4

CM 14.8 14.9 12.9 13.1 12.5 11.5 10.2 8.6 9.1 9.4

Neonatal tardio

N 95 102 71 77 64 44 70 52 47 54

% 13 14.8 12.5 12.5 12.3 9.6 15.6 13.6 12.6 14

CM 3.4 3.7 2.7 2.8 2.5 1.7 2.9 2.1 2.1 2.3

Pós-neonatal

N 230 180 154 175 138 125 132 119 116 114

% 31.4 26 27.1 28.5 26.5 27.2 29.4 31.1 31.2 29.6

CM 8.3 6.6 5.8 6.3 5.4 4.9 5.4 4.8 5.1 4.9

A figura 9 trata da distribuição dos coeficientes de mortalidade infantil e de seus

componentes na cidade de Recife no período de 1996 a 2005, revelando a tendência de

redução das taxas.

Figura 9: Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos). Recife, 1996 a 2005

A análise de regressão linear da tendência da mortalidade infantil na cidade de Recife

entre os anos de 1996 e 2005 foi estatisticamente decrescente, tanto para o CM Infantil como

74

para os coeficientes por componente do óbito. O decréscimo do CM infantil por ano (valor de

“b” das equações do modelo linear) foi de 1,196 óbito/1.000 nascidos vivos, com coeficiente

de determinação de 90,1%. Entre os componentes, o CM neonatal precoce apresentou a

maior redução (0,729 óbito/1.000 nascidos vivos) com coeficiente de determinação de 91,8%

(tabela 10).

Tabela 10: Análise de tendência (linear) da série histórica dos coeficientes de mortalidade infantil. Recife, 1996 a 2005


CM Infantil y= 29,68 – 1,196x 90,1 <0,001 decrescente

CM Neonatal Precoce y= 15,71 - 0,729x 91,8 <0,001 decrescente

CM Neonatal Tardio y= 3,44 - 0,149x 54,0 0,015 decrescente

CM Pós Neonatal y= 7,39 - 0,298x 69,8 0,003 decrescente

Nota * y = a + bx, sendo y = coeficiente de mortalidade por 1.000 nascidos vivos, a = constante, b = inclinação da reta ** R² = coeficiente de determinação ***p = nível descritivo do coeficiente “b”

Quanto à causa básica dos óbitos infantis na cidade do Recife, ao comparar os anos de

1996 e 2005, as afecções originadas no período perinatal representaram a primeira causa de

morte, com 56,6% dos óbitos infantis em 1996, passando para e 60,8% em 2005, com uma

redução de 7,4% (tabela 11).

Nesse período, observa-se uma redução de 57,7% da mortalidade proporcional por

doenças infecciosas e das doenças do aparelho respiratório (-42,9%). Vale ressaltar a ausência

de óbitos por causas mal definidas em 2005,constituindo-se num importante aspecto da

qualidade das informações sobre a mortalidade infantil em Recife (tabela 11).

Tabela 11: Número absoluto, percentual e variação percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Recife, 1996 e 2005


1996 2005



Doenças endócrinas nutricionais e metabólicas 11 1,5 6 1,6 3,8


Algumas afec originadas no período perinatal 415 56,6 234 60,8 7,4


Sint sinais e achad anorm ex clín e laborat 4 0,5 0 0,0 -100,0

Outros capítulos 42 5,7 23 6,0 4,3

Total 733 100,0 385 100,0

75

As afecções perinatais representaram 81,2% das causas de morte no período neonatal,

seguidas das malformações congênitas (16,6%), sendo esta também, a principal causa básica

entre os óbitos no componente pós-neonatal (33,3%). As doenças infecciosas e parasitárias

foram responsáveis por 14 mortes pós-neonatais (12,4%) (tabela 12).

Tabela 12: Número absoluto e percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10) e componente da mortalidade infantil. Recife, 2005

Causa Básica - Capítulo CID-10 Neonatal Pós-neonatal Total

n % n % n %







Total 271 100,0 114 100,0 385 100,0

Na cidade de Guarulhos a mortalidade infantil apresentou uma redução de 53% entre

os anos de 1996 e 2005, com CMI de 31,6 por mil nascidos vivos em 1996, passando para

14,7 por mil nascidos vivos em 2005. Sendo esta cidade, dentre as cinco analisadas, que teve

a maior redução, 1,6 vezes maior do que a variação percentual do Brasil (tabela 13).

Em 1996 os óbitos neonatais representavam 63,5% da mortalidade infantil com

coeficiente de 20,1 por 1.000 nascidos vivos, sendo 52,8% no período neonatal precoce (CM

16,7/1.000 nascidos vivos) e 10,7% neonatal tardio (CM 3,4/1.000 nascidos vivos), enquanto

que o componente pós-neonatal representava 36,6% das mortes, com CM de 11,6 a cada mil

nascimentos (tabela 13).

No ano de 2005, os óbitos neonatais passaram a representar 59,2% da mortalidade em

menores de um ano, com coeficiente de 8,7 a cada 1.000 nascidos vivos, sendo 36,7% no

período neonatal precoce e 22,5% no período neonatal tardio, enquanto que o componente

pós-neonatal passou a representar 40,8% dos óbitos infantis com coeficiente de 6,0 óbitos por

mil nascimentos (tabela 13).

76

Tabela 13: Coeficientes de mortalidade infantil (por 1.000 nascidos vivos). Guarulhos, 1996 a 2005


1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Infantil n 703 621 590 520 501 384 339 337 355 316

CM 31,6 27,4 25,1 21,6 21,3 18,0 15,9 16,2 16,9 14,7

Neonatal precoce

n 371 316 274 263 246 170 158 140 164 116

% 52,8 50,9 46,4 50,6 49,1 44,3 46,6 41,5 46,2 36,7

CM 16,7 13,9 11,7 10,9 10,4 7,9 7,4 6,7 7,8 5,4

Neonatal tardio

n 75 96 115 83 72 77 65 68 63 71

% 10,7 15,5 19,5 16 14,4 20,1 19,2 20,2 17,7 22,5

CM 3,4 4,2 4,9 3,5 3,1 3,6 3 3,3 3 3,3

Pós-neonatal

n 257 209 201 174 183 137 116 127 128 129

% 36,6 33,7 34,1 33,5 36,5 35,7 34,2 37,7 36,1 40,8

CM 11,6 9,2 8,6 7,2 7,8 6,4 5,4 6,1 6,1 6,0

A figura 10 mostra a tendência de redução dos coeficientes de mortalidade infantil e

de seus componentes na cidade de Guarulhos no decênio de 1996 a 2005.

Figura 10: Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos). Guarulhos, 1996 a 2005

A tabela abaixo trata da análise de regressão linear da tendência da mortalidade

infantil na cidade de Guarulhos entre os anos de 1996 e 2005, constando-se uma tendência

estatisticamente decrescente, tanto para o CM Infantil como para os coeficientes por

componente do óbito. A redução anual do CM infantil (valor de “b” das equações do modelo

77

linear) foi de 1,76 óbito/1.000 nascidos vivos, com coeficiente de determinação de 89,6%

(tabela 14).

O coeficiente de mortalidade no período neonatal precoce apresentou uma redução

anual de 1,105 óbito/1.000 nascidos vivos, a maior redução entre os componentes. Os

coeficientes de determinação variaram de 90,1% a 31,7% (tabela 14).

Tabela 14 – Análise de tendência (linear) da série histórica dos coeficientes de mortalidade infantil. Guarulhos, 1996 a 2005


CM Infantil y= 30,54 - 1,760x 89,6 0,000 decrescente

CM Neonatal precoce y= 15,96 - 1,105x 90,1 0,000 decrescente

CM Neonatal tardio y= 4,14 - 0,110x 31,7 0,090 decrescente

CM Pós-neonatal y= 10,48 - 0,553x 77,0 0,001 decrescente


Nos dois extremos da série analisada (1996 e 20065), as afecções perinatais

representaram a principal causa dos óbitos infantis em Guarulhos, seguidas das malformações

congênitas, esta com um incremento de 85,9% (tabela 15).

No decênio, observa-se uma redução da mortalidade proporcional de 44,4% por

doenças metabólicas e nutricionais, além do decréscimo das mortes por doenças infecciosas e

pelas doenças do aparelho respiratório de 10,3% e 34,6%, respectivamente (tabela 15).

Tabela 15: Número absoluto, percentual e variação percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Guarulhos, 1996 e 2005






Algumas afec originadas no período perinatal 390 55,5 161 50,9 -8,2




Total 703 100,0 316 100,0

Em Guarulhos, no ano de 2005, as afecções perinatais representaram 78,1% das causas

de morte no período neonatal, seguidas das malformações congênitas (19,3%). No

componente pós-neonatal, as doenças infecciosas e parasitárias responderam a 20,9% das

78

mortes, sendo importante destacar também, a mortalidade proporcional pelas doenças do

aparelho respiratório (19,4%) (tabela 16).

Tabela 16: Número absoluto e percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10) e componente da mortalidade infantil. Guarulhos, 2005



n % n % n %








Total 187 100,0 129 100,0 316 100,0

Em Porto Alegre, os dados do decênio (1996 a 2005) revelam uma tendência de

redução 39% da mortalidade infantil, passando de 443 óbitos infantis, com CMI de 18,5 por

mil nascidos vivos em 1996, para 239 óbitos e CMI de 12,9 por mil nascidos vivos em 2005

(tabela 17).

No início da série estudada, o componente pós-neonatal concentrava 47,4% dos óbitos

infantis, seguido pelos óbitos no período neonatal precoce (36,6%) e neonatal tardio (16,0%)

(tabela 17).

No ano de 2005, verifica-se uma redução de 36,4% do coeficiente de mortalidade pós-

neonatal, passando de 8,8/1.000 nascidos vivos em 1996, para 5,6/1.000 nascidos vivos em

2005 (tabela 17).

Nesse mesmo período, verifica-se um decréscimo nas taxas de mortalidade neonatal,

tanto no período neonatal precoce (-29,4%) passando de 6,8/1.000 nascidos vivos em 1996

para 4,8/1.000 nascidos vivos em 2005, como no neonatal tardio (-3,3%), com CM de

3,0/1.000 nascidos vivos em 1996 e CM de 2,5 a cada 1.000 nascidos (tabela 17).

79

Tabela 17: Coeficientes de mortalidade infantil (por 1.000 nascidos vivos). Porto Alegre, 1996 a 2005


1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Infantil n 443 372 380 292 349 297 280 256 239 244

CM 18,5 15,7 16,4 12,2 14,8 14,2 14,0 13,3 12,2 12,9

Neonatal precoce

n 162 139 143 121 142 110 94 98 89 90

% 36,6 37,4 37,6 41,4 40,7 37 33,6 38,3 37,2 36,9

CM 6,8 5,9 6,2 5,1 6 5,3 4,7 5,1 4,6 4,8

Neonatal tardio

n 71 81 53 49 55 69 50 45 57 47

% 16,0 21,8 13,9 16,8 15,8 23,2 17,9 17,6 23,8 19,3

CM 3,0 3,4 2,3 2,1 2,3 3,3 2,5 2,3 2,9 2,5

Pós-neonatal

n 210 152 184 122 152 118 136 113 93 107

% 47,4 40,9 48,4 41,8 43,6 39,7 48,6 44,1 38,9 43,9

CM 8,8 6,4 7,9 5,1 6,5 5,7 6,8 5,9 4,8 5,6

A figura 11 demonstra a diminuição das taxas de mortalidade infantil e de seus

componentes ao longo da série histórica dos anos de 1996 e 2005 em Porto Alegre.

Figura 11: Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos). Porto Alegre, 1996 a 2005

80

A análise de regressão linear demonstra que a tendência da mortalidade infantil na

cidade de Porto Alegre entre os anos de 1996 e 2005, foi estatisticamente decrescente para o

CM Infantil e para o CM Pós-neonatal (tabela 18).

Ainda em relação à tabela 18, verificou-se um decréscimo anual do CM infantil (valor

de “b” das equações do modelo linear) de 0,515 óbito/1.000 nascidos vivos, com coeficiente

de determinação de 75,2%, e para o CM pós-neonatal foi de 0,277óbito/1.000 nascidos vivos

com coeficiente de determinação de 45,9%.

Para os coeficientes de mortalidade dos componentes neonatal precoce e neonatal

tardio, não foi possível determinar uma tendência estatisticamente significante, com

coeficientes de determinação de 22,5% e 5,4%, respectivamente (tabela 18).

Tabela 18: Análise de tendência (linear) da série histórica dos coeficientes de mortalidade infantil. Porto Alegre, 1996 a 2005


CM Infantil y= 17,25 - 0,515x 75,2 0,007 decrescente

CM Neonatal Precoce y= 6,60 - 0,209x 22,5 0,166

CM Neonatal Tardio y= 2,85 - 0,035x 5,4 0,518

CM Pós Neonatal y= 7,87 - 0,277x 45,9 0,031 decrescente

* y = a + bx, sendo y = coeficiente de mortalidade por 1.000 nascidos vivos, a = constante, b = inclinação da reta ** R² = coeficiente de determinação ***p = nível descritivo do coeficiente “b”

Quando se compara os dois anos de 1996 e 2005, observa-se que as afecções

originadas no período perinatal representaram na primeira causa de morte 46,0% dos óbitos

infantis em 1996 e 50,8% em 2005, com um aumento de 10,4%. As malformações congênitas

se constituíram a segunda maior causa das mortes em menores de um ano, com 22,1% em

1996 e 27,5% em 2005, com uma variação de 24,1% (tabela 19).

Vale ressaltar a redução de 61,1% dos óbitos infantis por doenças infecciosas e

parasitárias, seguida das doenças do aparelho respiratório (-51,9%) e das doenças endócrinas,

nutricionais e metabólicas (-39,5%) (tabela 19).

81

Tabela 19: Número absoluto, percentual e variação percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Porto Alegre, 1996 e 2005








Sint sinais e achad anorm ex clín e laborat 4 0,9 5 2,0 126,9


Total 443 100,0 244 100,0

As afecções perinatais e as malformações congênitas foram as causas básicas dos

óbitos no período neonatal, concentrando 72,3% e 27,7% das mortes. Sendo estas também as

principais causas da mortalidade pós-neonatal (tabela 20).

Tabela 20: Número absoluto e percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10) e componente da mortalidade infantil. Porto Alegre, 2005



n % n % n %








Total 137 100,0 107 100,0 244 100,0

Em relação à cidade de Goiânia, a mortalidade infantil apresentou uma redução de

23% entre os anos de 1996 e 2005, com CMI de 17,7 por mil nascidos vivos em 1996,

passando para 13,7 por mil nascidos vivos em 2005 (tabela 21).

O CM neonatal passou de 10,9/1.000 nascidos vivos em 1996 para 10,1/1.000

nascidos vivos em 2005. Os óbitos no período neonatal precoce concentravam 43,6% das

mortes de menores de um ano em 1996, aumentando para 54,1% em 2005 (tabela 21).

A taxa de mortalidade pós-neonatal reduziu 48,5%, sendo de 6,8 óbitos a cada 1.000

nascidos vivos em 1996 e de 3,5/1.000 nascidos vivos em 2005 (tabela 21).

82

Tabela 21: Coeficientes de mortalidade infantil (por 1.000 nascidos vivos). Goiânia, 1996 a 2005

Mortalidade Infantil

Ano

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Infantil n 399 415 428 352 315 293 278 310 270 268

CM 17,7 18,9 19,9 16,9 15,5 14,8 13,9 15,4 13,6 13,7

Neonatal precoce

n 174 202 225 188 136 173 148 165 147 145

% 43,6 48,7 52,6 53,4 43,2 59 53,2 53,2 54,4 54,1

CM 7,7 9,2 10,5 9 6,7 8,8 7,4 8,2 7,4 7,4

Neonatal tardio

n 72 78 76 64 68 50 57 64 63 54

% 18 18,8 17,8 18,2 21,6 17,1 20,5 20,6 23,3 20,1

CM 3,2 3,5 3,5 3,1 3,4 2,5 2,8 3,2 3,2 2,8

Pós-neonatal

n 152 135 123 100 110 70 73 81 60 69

% 38,1 32,5 28,7 28,4 34,9 23,9 26,3 26,1 22,2 25,7

CM 6,8 6,1 5,7 4,8 5,4 3,5 3,6 4,0 3,0 3,5

A figura 12 mostra a distribuição dos coeficientes de mortalidade infantil e de seus

componentes na cidade de Goiânia no decênio de 1996 a 2005, podendo-se verificar a

tendência de redução das taxas.

Figura 12: Coeficientes de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos). Goiânia, 1996 a 2005

A tabela 22 trata da análise de regressão linear da tendência da mortalidade infantil na

cidade de Goiânia entre os anos de 1996 e 2005, constando-se uma tendência estatisticamente

83

decrescente para o CM Infantil. A redução anual do CM infantil (valor de “b” das equações

do modelo linear) foi de 0,642 óbito/1.000 nascidos vivos, com coeficiente de determinação

de 62,0%. Apenas o CM neonatal tardio precoce não apresentou uma tendência

estatisticamente decrescente, com coeficiente de determinação de 25,1% (tabela 22).

Tabela 22: Análise de tendência (linear) da série histórica dos coeficientes de mortalidade infantil. Goiânia, 1996 a 2005


CM Infantil y= 19,57 - 0,642x 62,0 <0,001 decrescente

CM Neonatal Precoce y= 9,21- 0,178x 74,1 <0,001 decrescente

CM Neonatal Tardio y= 3,42 - 0,054x 25,1 0,140

CM Pós Neonatal y= 6,82 - 0,396x 84,6 <0,000 decrescente


Nos anos de 1996 e 2005 as afecções perinatais se configuraram na principal causa de

óbito em menores de um ano em Goiânia, concentrando 59,9% das mortes em 1996 e 61,9%

em 2005, um incremento de 21,7%. As malformações congênitas representaram a segunda

causa básica do óbito nos dois anos analisados (tabela 23).

Nesse período, é importante destacar a redução da mortalidade proporcional por

doenças infecciosas e parasitárias com uma variação percentual de -53,7%. As causas mal

definidas também tiveram um decréscimo, passando de 24 óbitos (6,0%) em 1996 para 3

óbitos (1,1%) em 2005, uma redução de 81,4% (tabela 23).

Tabela 23: Número absoluto, percentual e variação percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10). Goiânia, 1996 e 2005


1996 2005




Doenças do aparelho respiratório 30 7,5 21 7,8 4,2




Outros capítulos 19 4,8 8 3,0 -37,3

Total 399 100,0 268 100,0

84

No que se refere aos componentes da mortalidade infantil na cidade de Goiânia em

2005, as afecções perinatais representaram 80,4% das causas de morte no período neonatal,

seguidas das malformações congênitas (17,6%) (tabela 24).

No componente pós-neonatal, as malformações congênitas concentraram a maioria dos

óbitos (27,5%), seguidas das doenças do aparelho respiratório (26,1%) e pelas doenças

infecciosas e parasitárias (18,8%) (tabela 24).

Tabela 24: Número absoluto e percentual de óbitos de menores de um ano segundo causa básica (capítulo CID 10) e componente da mortalidade infantil. Goiânia, 2005



n % n % n %








Total 199 100,0 69 100,0 268 100,0

85

7.2 Análise dos fatores de risco para a mortalidade infantil e seus diferenciais nas

cinco cidades selecionadas

7.2.1 Análise univariada por cidade

a) Belém

Na associação entre as variáveis de exposição e os grupos de casos e controles para as

variáveis do nível distal, apenas as variáveis escolaridade da mãe e a natureza do hospital de

nascimento da criança apresentaram associação estaticamente significante (p=0,011 e p<0,001

respectivamente) (tabela 25).

Quanto à escolaridade materna, as mães com menos de quatro anos de estudo

representaram, entre os casos 10,4%, e entre os controles 6,0%, constatando-se uma chance de

exposição de 1,9 vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela 25).

No que se refere à natureza do estabelecimento de nascimento da criança, os

estabelecimentos públicos e privados SUS (filantrópicos e conveniados), apresentaram menor

chance de exposição entre o grupo de casos do que entre os controles, com odds ratio de 0,63

e 0,45, respectivamente (tabela 25).

As variáveis, ocupação materna (p=0,737), estado civil da mãe (p=0,333) e

classificação do hospital quanto ao volume de nascimentos em 2005 (porte) (p=0,988) não

apresentaram associação estatisticamente significante (tabela 25).

Em relação a variável porte, cabe esclarecer que essa classificação foi criada para

seleção da amostra do grupo de controles, com uma proporção de 3 controles para 1 caso em

cada estrato de porte, apresentando, portanto uma proporção semelhante entre os óbitos e a

amostra dos sobreviventes. Desta forma, os valores da odds ratio sempre próximos da unidade

em cada estrato e o valor de p=0,988, demonstram que os casos e os controles são

semelhantes em relação ao porte (tabela 25)

No nível distal, nenhuma das variáveis apresentou completitude inferior a 80%.

86

Tabela 25: Análise univariada das variáveis do nível distal. Belém, 2005

Variáveis do Nível Distal

Óbitos (Casos)

Sobreviventes (Controles)

Total Odds Ratio

IC 95% p-valor

n % n % n %

Escolaridade da Mãe (em anos) (A) 0,011

<4 40 10,4 69 6,0 109 7,1 1,90 1,25 2,89

4a7 132 34,3 391 33,9 523 34,0 1,10 0,86 1,42

8+ 212 55,1 695 60,2 907 58,9 1,00

Ocupação da Mãe (B)

Sem ocupação 309 80,3 917 79,4 1226 79,6 1,05 0,79 1,40 0,737

Com ocupação 76 19,7 237 20,5 313 20,3 1,00

Estado Civil da mãe ( C)

Casada 64 16,6 218 18,9 282 18,3 1,00

Solteira, separada, viúva 320 83,1 937 81,1 1257 81,6 1,16 0,85 1,58 0,333

Natureza Hospital (D) <0,001

Publico 49 12,7 167 14,5 216 14,0 0,63 0,44 0,90

Privado SUS 90 23,4 429 37,1 519 33,7 0,45 0,34 0,59

Privado Não SUS 218 56,6 469 40,6 687 44,6 1,00

Porte (E) 0,988

1 1 0,3 3 0,3 3 0,2 1,00 0,10 9,64

2 28 7,3 87 7,5 115 7,5 0,96 0,62 1,50

3 355 92,2 1065 92,2 1420 92,2 1,00 Nota *Variáveis Ignoradas: A = 1 (0,1%); B = 1 (0,1%); C = 1 (0,1%); D = 118 (7.7%); E = 1 (0,1%)

Na análise das variáveis do nível intermediário, apenas a variável local de ocorrência

dos nascimentos em virtude de a sua ocorrência concentrar-se nas unidades hospitalares

(99,9%), não teve sua associação calculada (tabela 26).

Quanto ao tipo de parto, aqueles classificados como parto vaginal representaram, entre

os casos 56,9%, e entre os controles 48,7%. A chance de exposição para o grupo de casos foi

1,39 vezes maior do que para o grupo de controles (tabela 26).

No que se refere ao número de consultas de pré-natal, observa-se que as mães que

tiveram entre zero e três consultas apresentaram maior chance de exposição entre o grupo de

casos do que entre os controles, com odds ratio de 5,63 (tabela 26).

Destaca-se ainda os valores de Apgar no 1° e 5° minuto de vida dos recém-nascidos,

quando a pontuação mais baixa (0 a 3) constituiu uma chance de exposição de 28,39 e 40,35

vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles, respectivamente (tabela 26).

87

Tabela 26: Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Belém, 2005

Variáveis do Nível Intermediário

Óbitos (Casos)


Total Odds Ratio

IC 95% p-valor

n % n % n %

Local ocorrência nascimento (F)

Domicilio 1 0,3 0 0,0 1 0,1 - - - -

Hospital 384 99,7 1155 100,0 1539 99,9

Tipo de parto (G)

Cesário 166 43,1 593 51,3 759 49,3 1,00

Vaginal 219 56,9 562 48,7 781 50,7 1,39 1,1 1,76 0,005

Número de consultas (H) <0,001

0a3 113 29,4 97 8,4 210 13,6 5,63 4,03 7,85

4a6 146 37,9 435 37,7 609 39,5 1,52 1,16 1,99

7e+ 123 31,9 594 51,4 717 46,6 1,00

Apgar 1 min (I) <0,001

0a3 107 27,8 22 1,9 129 8,4 28,39 17,45 46,18

4a7 106 27,5 128 11,1 234 15,2 4,83 3,57 6,55

8a10 172 44,7 1004 86,9 1176 76,4 1,00

Apgar 5 min (J) <0,001

0a3 37 9,6 4 0,3 41 2,7 40,35 14,25 114,2

4a7 91 23,6 29 2,5 120 7,8 13,69 8,82 21,24

8a10 257 66,8 1121 97,1 1378 89,5 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: F = 0 ; G = 0; H = 4 (0,3%); I = 1 (0,1%); J = 1 (0,1%)

Na análise das variáveis do nível proximal, apenas a variável raça/cor não apresentou

associação estatisticamente significante (p=0,616) (tabela 27).

Em relação à idade da mãe, aquelas com 35 anos ou mais representaram, entre os

casos 8,1%, e entre os controles 6,3%. A chance de exposição para o grupo de casos foi 1,54

vezes maior do que para o grupo de controles (tabela 27).

Quanto ao tipo de gravidez, observou-se entre as mães com gravidez múltipla uma

chance de exposição de 3,12 vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles

(tabela 27).

Na análise das variáveis sexo e peso ao nascer, foi possível observar que o sexo

masculino e o baixo peso (inferior a 2.500g) constituíram uma chance de exposição de 1,26 e

13,41 vezes maior, respectivamente, entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela

27).

No que se refere à duração da gestação, os resultados demonstraram que as mães com

tempo de gestação inferior a 37 semanas apresentaram maior exposição para o grupo de casos

do que entre os controles, com odds ratio de 20,00 (tabela 27).

88

Observou-se também que a presença de malformação congênita representou uma

chance de exposição 44,48 vezes maior nos casos do que entre os controles (tabela 27).

No nível proximal, as variáveis referentes à paridade de filhos nascidos vivos ou

mortos apresentaram completitude inferior a 80%.

Tabela 27: Análise univariada das variáveis do nível proximal. Belém, 2005

Variáveis do Nível Proximal

Óbitos (Casos)


Total Odds Ratio

IC 95% p-valor

n % n % n %

Idade da mãe (L) 0,064

10a19 108 28.1 282 24.4 390 25.3 1,26 0,96 1,64

20a34 246 63.9 807 69.9 1053 68.4 1,00

35e+ 31 8.1 66 5.7 97 6.3 1,54 0,98 2,42

Tipo de gravidez (M)

Múltipla 22 5.7 22 1.9 44 2.9 3,12 1,71 5,70 <0,001

Única 363 94.3 1133 98.1 1496 97.1 1,00

Sexo (N)

Feminino 171 44.4 583 50.5 754 49.0 1,00

Masculino 211 54.8 572 49.5 783 50.8 1,26 0,99 1,58 0,053

Peso ao nascer (O)

<2500 236 61.3 122 10.6 358 23.2 13,41 10,16 17,71 <0,001

2500e+ 149 38.7 1033 89.4 1182 76.8 1,00

Duração da gestação (P)

<37 203 52.7 61 5.3 264 17.1 20,00 14,43 27,72 <0,001

37+ 182 47.3 1094 94.7 1276 82.9 1,00

Raça/Cor (Q)

Branca 67 17.4 214 18.5 281 18.2 1,00

Parda, Preta 318 82.6 940 81.4 1258 81.7 1,08 0,79 1,46 0,616

Paridade (Filhos nascidos vivos) (R) <0,001

0 169 43.9 123 10.6 292 19.0 5,34 3,88 7,36

1 99 25.7 385 33.3 484 31.4 1,00

2e+ 96 24.9 243 21.0 339 22.0 1,54 1,11 2,12

Paridade (Filhos nascidos mortos) (S) <0,001

0 264 68.6 295 25.5 559 36.3 1,00

1 60 15.6 132 11.4 192 12.5 0,70 0,37 1,32

2+ 17 4.4 27 2.3 44 2.9 0,51 0,36 0,72

Malformação congênita (T)

Sim 40 10.4 3 0.3 43 2.8 44,48 13,68 144,68 <0,001

Não 345 89.6 1151 99.7 1496 97.1 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: L = 0; N = 0; N = 3 (0,2%); O = 0; P = 0; Q = 1 (0,1%); R = 425 (27,6%); S = 745 (48,4%); T =

1 (0,1%)

89

b) Recife


variáveis do nível distal, apenas a variável porte (volume de nascimentos) não apresentou

associação estaticamente significante (p=1,00) (tabela 28).


representaram, entre os casos 10,3%, e entre os controles 6,9%. A chance de exposição para o

grupo de casos foi 1,79 vezes maior do que para o grupo de controles (tabela 28)

Na análise das variáveis ocupação materna (p=0,033) e estado civil da mãe (p<0,001),

foi possível observar que as mães sem ocupação e aquelas solteiras, separadas e viúvas

constituíram uma chance de exposição de 1,37 e 1,96 vezes maior, respectivamente, entre o

grupo de casos do que entre os controles (tabela 28).


estabelecimentos privados filantrópicos e conveniados ao SUS apresentaram maior chance de

exposição entre o grupo de casos do que entre os controles, com odds ratio de 2,38 (tabela

28).

Em relação a variável porte, assim como esclarecido, os valores da odds ratio sempre

próximo da unidade em cada estrato e o valor de p=1,000, demonstraram que os casos e os

controles são semelhantes em relação ao porte (tabela 28)


90

Tabela 28: Análise univariada das variáveis do nível distal. Recife, 2005

Variáveis do Nível Distal Óbitos (Casos)

Sobreviventes (Controles) Total

Odds Ratio

IC 95% p-

valor n % n % n %

Escolaridade da Mãe (em anos) (A) 0,005 <4 38 10,3 76 6,9 114 7,7 1,79 1,17 2,74

4a7 149 40,5 388 35,1 537 36,5 1,38 1,07 1,77 8+ 173 47,0 620 56,2 793 53,9 1,00


Sem ocupação 291 79,1 809 73,3 1100 74,7 1,37 1,02 1,82 0,033 Com ocupação 75 20,4 285 25,8 360 24,5 1,00


Casada 73 19,8 347 31,4 420 28,5 1,00 1,96

1,47

2,62

<0,001 Solteira, separada, viúva 290 78,8 702 63,6 992 67,4

Natureza Hospital (D) <0,001

Publico 205 55,7 612 55,4 817 55,5 1,76 1,23 2,52 Privado SUS 117 31,8 258 23,4 375 25,5 2,38 1,61 3,51

Privado Não SUS 44 12,0 231 20,9 275 18,7 1,00

Porte (E) 1,000

1 7 1,9 21 1,9 28 1,9 1,00 0,42 2,37 2 32 8,7 96 8,7 128 8,7 1,00 0,66 1,52

3 329 89,4 987 89,4 1316 89,4 1,00 Nota *Variáveis Ignoradas: A= 28 (1,9%); B=12 (0,8%); C= 60 (4,1%); D= 5 (0,3%); E= 0; (0%)

Em relação à análise das variáveis do nível intermediário, apenas a variável local de

ocorrência dos nascimentos não apresentou associação estaticamente significante (p=0,739)

(tabela 29).

Quanto ao tipo de parto, para aqueles classificados como parto vaginal representaram,

entre os casos 61,4%, e entre os controles 51,3%. A chance de exposição para o grupo de

casos foi 1,51 vezes maior do que para o grupo de controles (tabela 29).




Observa-se ainda os valores de Apgar no 1° e 5° minuto de vida dos recém-nascidos,


vezes maior, respectivamente, entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela 29).

No nível intermediário, nenhuma das variáveis apresentou completitude inferior a

80%.

91

Tabela 29: Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Recife, 2005

Variáveis do Nível Intermediário Óbitos (Casos)


Odds Ratio

IC 95% p-

valor n % n % n %

Local ocorrência nascimento (F) Domicilio 1 0,3 2 0,2 3 0,2 1,50 0,14 16,60 0,739 Hospital 367 99,7 1102 99,8 1469 99,8 1,00

Tipo de parto (G)

Cesário 142 38,6 538 48,7 680 46,2 1,00 Vaginal 226 61,4 566 51,3 792 53,8 1,51 1,19 1,92 <0,001


0a3 137 37,2 115 10,4 252 17,1 8,55 6,08 12,02 4a6 141 38,3 407 36,9 548 37,2 2,49 1,84 3,36

7e+ 80 21,7 574 52,0 654 44,4 1,00

Apgar 1° min (I) <0,001

0a3 138 37,5 13 1,2 151 10,3 84,21 46,23 153,39 4a7 111 30,2 139 12,6 250 17,0 6,33 4,63 8,67

8a10 119 32,3 944 85,5 1063 72,2 1,00

Apgar 5° min (J) <0,001

0a3 80 21,7 3 0,3 83 5,6 146,87 45,92 469,76 4a7 93 25,3 22 2,0 115 7,8 23,28 14,28 37,97

8a10 195 53,0 1074 97,3 1269 86,2 1,00 Nota *Variáveis Ignoradas: F= 0; G= 0; H = 18 (1,2%); I = 8 (0,5%); J = 5 (0,3%)

Na análise das variáveis do nível proximal, apenas as variáveis idade da mãe, sexo e

paridade de filhos nascidos vivos não apresentaram associação estatisticamente significante

(p=0,224; p=0,231 e p=0,380, respectivamente) (tabela 30).

Em relação ao tipo de gravidez, observou-se entre as mães com gravidez múltipla uma


(tabela 30).

No tocante à análise das variáveis peso ao nascer e duração da gestação, foi possível

observar que o baixo peso (inferior a 2.500g) e a gestação inferior a 37 semanas constituíram

uma chance de exposição de 19,94 e 17,62 vezes maior, respectivamente, entre o grupo de

casos do que entre os controles (tabela 30).

No que se refere à raça/cor, os resultados demonstraram que as mães de raça parda e

preta apresentaram maior exposição para o grupo de casos do que entre os controles, com

odds ratio de 2,46 (tabela 30).

92

No que se refere à paridade de filhos nascidos mortos, observou-se que a paridade de

dois ou mais filhos mortos representou maior chance de exposição para o grupo de casos do

que entre os controles, com odds ratio de 2,24 (tabela 30).



No nível proximal, nenhuma das variáveis apresentou completitude inferior a 80%.

Tabela 30: Análise univariada das variáveis do nível proximal. Recife, 2005

Variáveis do Nível Proximal Óbitos (Casos)


Odds Ratio

IC 95% p-valor n % n % n %

Idade da mãe (L) 0,224

10a19 92 25,0 92 8,3 321 21,8 0,94 0,59 1,49

20a34 250 67,9 788 71,4 1038 70,5 1,00

35e+ 26 7,1 87 7,9 113 7,7 1,27 0,96 1,68


Múltipla 29 7,9 19 1,7 48 3,3 4,88 2,70 8,82 <0,001

Única 339 92,1 1085 98,3 1424 96,7 1,00

Sexo (N)

Feminino 160 43,5 521 47,2 681 46,3 1,00 1,16

0,91

1,47

0,231 Masculino 207 56,3 583 52,8 790 53,7

Peso ao nascer (O)

<2500 232 63,0 87 7,9 319 21,7 19,94 14,71 27,04 <0,001

2500e+ 136 37,0 1017 92,1 1153 78,3 1,00


<37 229 62,2 95 8,6 324 22,0 17,62 13,08 23,74 <0,001

37+ 138 37,5 1009 91,4 1147 77,9 1,00

Raça/Cor (Q)

Branca 67 18,2 396 35,9 463 31,5 1,00

Parda, Preta 292 79,3 700 63,4 992 67,4 2,46 1,84 3,30 <0,001

Paridade (Filhos nascidos vivos) (R) 0,380

0 176 47,8 511 46,3 687 46,7 1,24 0,93 1,66

1 93 25,3 336 30,4 429 29,1 1,00

2e+ 99 26,9 233 21,1 332 22,6 1,53 1,10 2,13

Paridade (Filhos nascidos mortos) (S) 0,009

0 318 86,4 978 88,6 1296 88,0 1,00

1 32 8,7 67 6,1 99 6,7 1,47 0,95 2,28

2+ 16 4,3 20 1,8 36 2,4 2,24 1,26 4,81


Sim 42 11,4 8 0,7 50 3,4 17,65 8,20 37,97 0,000

Não 326 88,6 1096 90,3 1422 96,6 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: L = 0; M = 0; N = 0; O = 0; P = 1 (0,1%); Q = 17 (1,2%); R = 24 (1,6%); S = 41 (2,8%); T = 0

93

c) Guarulhos


variáveis do nível distal, apenas as variáveis estado civil da mãe e a natureza do hospital de

nascimento da criança apresentaram associação estaticamente significante (p=0,054 e p<0,001


Quanto ao estado civil materno, as mães solteiras, separadas e viúvas representaram,


casos é 1,31 vezes maior do que para o grupo de controles (tabela 31).


estabelecimentos públicos e privados SUS (filantrópicos e conveniados), apresentaram maior

chance de exposição entre o grupo de casos do que entre os controles, com odds ratio de 2,10

e 1,03, respectivamente (tabela 31).

As variáveis, escolaridade, ocupação da mãe e porte não apresentaram associação

estatisticamente significante (p=0,358; p=0,676 e p=0,969, respectivamente) (tabela 31).

Em relação a variável porte observa-se que os valores da odds ratio sempre próximo

da unidade em cada estrato e o valor de p=0,969, demonstram que os casos e os controles são

semelhantes em relação ao porte (tabela 31)


94

Tabela 31: Análise univariada das variáveis do nível distal. Guarulhos, 2005



Total Odds Ratio

IC 95% p-

valor n % n % n %

Escolaridade da Mãe (em anos) (A) <4 19 6,3 46 5,0 65 5,3 1,36 0,77 2,38 0,358 4a7 105 34,5 293 32,1 398 32,7 1,18 0,89 1,56 8+ 172 56,6 565 62,0 737 60,6 1,00

Ocupação da Mãe (B) Sem ocupação 215 70,7 635 69,6 850 69,9 1,06 0,79 1,42 0,676 Com ocupação 85 28,0 267 29,3 352 28,9 1,00

Estado Civil da mãe (C) Casada 95 31,3 343 37,6 438 36,0 1,00 Solteira, separada, viúva 194 63,8 532 58,3 726 59,7 1,31 0,99 1,74 0,054

Natureza Hospital (D) <0,001 Público 106 34,9 212 23,2 318 26,2 2,10 1,47 3,02 Privado SUS 93 30,6 380 41,7 473 38,9 1,03 0,72 1,48 Privado Não SUS 62 20,4 261 28,6 323 26,6

Porte (E) 0,969 1 19 6,3 54 5,9 73 6,0 1,05 0,61 1,81 2 35 11,5 108 11,8 143 11,8 0,97 0,65 1,46 3 250 82,2 750 82,2 1000 82,2 1,00

*Variáveis Ignoradas: A = 16 (1,3%); B = 14 (1,2%); C = 52 (4.3%); D = 102 (8,4%); E = 0

Em relação à análise das variáveis do nível intermediário, apenas a variável tipo de

parto não apresentou associação estaticamente significante (p=0,690) (tabela 32).

No que se refere ao local de ocorrência do nascimento, a análise dos partos em

domicílio demonstra a ocorrência apenas em hospitais o que não permitiu o cálculo da

associação entre as variáveis (tabela 32).

A observação da variável número de consultas de pré-natal demonstrou uma

representação, em relação às mães que tiveram entre zero e três consultas, de 25,0% entre os

casos e 7,5% entre os controles. A chance de exposição para o grupo de casos foi 5,37 vezes

maior do que para o grupo de controles (tabela 32).

Os dados demonstram ainda os valores de Apgar no 1° e 5° minuto de vida dos recém-

nascidos, que para a pontuação mais baixa (0 a 3) constituíram uma chance de exposição de

20,74 e 71,28 vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles, respectivamente

(tabela 32).

No nível intermediário, nenhuma das variáveis apresentou completitude inferior a

80%.

95

Tabela 32: Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Guarulhos, 2005



Total Odds Ratio

IC 95% p-

valor n % n % n %

Local ocorrência nascimento (F) Domicilio 2 0,7 0 0,0 2 0,2 - - - - Hospital 302 99,3 912 100,0 1214 99,8

Tipo de parto (G) Cesário 154 50,7 453 49,7 607 49,9 1,00 Vaginal 148 48,7 459 50,3 607 49,9 0,95 0,73 1,23 0,690

Número de consultas (H) <0,001 0a3 76 25,0 68 7,5 144 11,8 5,37 3,67 7,86 4a6 85 28,0 241 26,4 326 26,8 1,69 1,24 2,32 7e+ 122 40,1 586 64,3 708 58,2 1,00

Apgar 1° min (I) <0,001 0a3 71 23,4 24 2,6 95 7,8 20,74 12,49 34,41 4a7 118 38,8 143 15,7 261 21,5 5,78 4,20 7,96 8a10 104 34,2 729 79,9 833 68,5 1,00

Apgar 5° min (J) <0,001 0a3 29 9,5 2 0,2 31 2,5 71,28 16,86 301,44 4a7 88 28,9 22 2,4 110 9,0 19,66 11,99 32,23 8a10 179 58,9 880 96,5 1059 87,1 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: F = 0; G =2 (0,2%); H = 38 (3,1%); I = 27 (2,2%); J = 16 (1,3%)

Os dados apresentados na tabela 33 permitem observar as relações entre as variáveis

do nível proximal. As variáveis sexo, raça/cor e paridade de filhos nascidos mortos não

apresentaram associação estatisticamente significante (p=0,414; p=0,420 e p=0,257,

respectivamente).

Em relação à idade materna, de acordo com o odds ratio calculado, é possível observar

que as mães com idade entre 10 e 19 anos apresentaram uma chance de exposição de 1,56

vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela 33).

Quanto ao tipo de gravidez, percebeu-se uma representação da forma múltipla em

10,2% dos casos e 2,2% dos controles. A chance de exposição para o grupo de casos foi 5,07


Na análise das variáveis peso ao nascer e duração da gestação, foi possível observar

que o baixo peso (inferior a 2.500g) e a gestação inferior a 37 semanas constituíram uma

chance de exposição de 16,58 e 16,57 vezes maior, respectivamente, entre o grupo de casos

do que entre os controles (tabela 33).

96

No que se refere à paridade de filhos nascidos mortos, observou-se que a paridade de

um filho representou maior chance de exposição para o grupo de casos do que entre os

controles, com odds ratio de 2,26 (tabela 33).

No nível proximal, as variáveis referentes a raça/cor e malformação congênita

apresentaram completitude inferior a 80%.

Tabela 33: Análise univariada das variáveis do nível proximal. Guarulhos, 2005



Total Odds Ratio

IC 95% p-valor n % N % n %

Idade da mãe (L) 0,022 10a19 70 23,0 151 16,6 221 18,2 1,56 1,13 2,16 20a34 193 63,5 651 71,4 844 69,4 1,00 35e+ 41 13,5 110 12,1 151 12,4 1,26 0,85 1,86

Tipo de gravidez (M) Múltipla 31 10,2 20 2,2 51 4,2 5,07 2,84 9,04 <0,001 Única 272 89,5 890 97,6 1162 95,6 1,00

Sexo (N) Feminino 137 45,1 437 47,9 574 47,2 1,00 Masculino 166 54,6 475 52,1 641 52,7 1,11 0,86 1,45 0,414

Peso ao nascer (O) <2500 196 64,5 91 10,0 287 23,6 16,58 12,03 22,85 <0,001 2500e+ 106 34,9 816 89,5 922 75,8 1,00

Duração da gestação (P) <37 175 57,6 73 8,0 248 20,4 16,57 11,84 23,19 <0,001 37+ 114 37,5 788 86,4 902 74,2 1,00

Raça/Cor (Q) Branca 44 14,5 134 14,7 178 14,6 1,30 0,68 2,49 0,420 Parda, Preta 18 5,9 42 4,6 60 4,9 1,00

Paridade (Filhos nascidos vivos) (R) 0,257 0 119 39,1 361 39,6 480 39,5 1,14 0,83 1,58 1 82 27,0 285 31,3 367 30,2 1,00 2e+ 90 29,6 234 25,7 324 26,6 1,34 0,94 1,89

Paridade (Filhos nascidos mortos) (S) 0,052 0 238 78,3 762 83,6 1000 82,2 1,35 1,00 1 30 9,9 71 7,8 101 8,3 2,26 0,86 2,12 2+ 12 3,9 17 1,9 29 2,4 1,00 1,06 4,80

Malformação congênita (T) Sim 39 12,8 8 0,9 47 3,9 19,05 8,73 41,56 <0,001 Não 163 53,6 637 69,8 800 65,8 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: L = 0; M = 3 (0,2%); N = 1 (0,1%); O = 7 (0,6%); P = 66 (5,4%); Q = 978 (80,4%); R= 45 (3,7%); S = 86 (7,1%); T = 369 (30,3%)

97

d) Porto Alegre


variáveis do nível distal, as variáveis ocupação da mãe e porte não apresentaram associação

estaticamente significante (p=0,690; p=0,998, respectivamente) (tabela 34).



grupo de casos foi 2,41 vezes maior do que para o grupo de controles (tabela 34).

Na análise da variável estado civil da mãe (p<0,001), foi possível observar que as

mães casadas constituíram uma chance de exposição de 1,42 vezes maior entre o grupo de

casos do que entre os controles (tabela 34).


estabelecimentos privados credenciados ao SUS apresentaram maior chance de exposição

entre o grupo de casos do que entre os controles, com odds ratio de 2,09 (tabela 34).

Em relação à variável porte, assim como esclarecido, os valores da odds ratio sempre

próximo da unidade em cada estrato e o valor de p=0,998, demonstram que os casos e os

controles são semelhantes em relação ao porte (tabela 34)


98

Tabela 34: Análise univariada das variáveis do nível distal. Porto Alegre, 2005



Odds Ratio

IC 95% p-

valor n % n % n %

Escolaridade da Mãe (em anos) (A) 0,013

<4 19 8,1 27 3,8 46 4,9 2,41 1,30 4,49

4a7 86 36,4 223 31,5 319 33,8 1,26 0,92 1,73

8+ 130 55,1 446 63,0 576 61,0 1,00


Sem ocupação 112 47,5 354 50,0 466 49,4 1,06 0,77 1,49 0,690

Com ocupação 79 33,5 267 37,7 346 36,7 1,00


Casada 46 19,5 180 25,4 226 23,9 1,42 0,99 2,06 0,055

Solteira, separada, viúva 180 76,3 493 69,6 673 71,3 1,00

Natureza Hospital (D) 0,014

Publico 127 53,8 369 52,1 496 52,5 1,86 1,16 2,99

Privado SUS 74 31,4 191 27,0 265 28,1 2,09 1,26 3,46

Privado Não SUS 25 10,6 135 19,1 160 16,9 1,00

Porte (E) 0,998

1 4 1,7 12 1,7 16 1,7 1,02 0,32 3,19

2 9 3,8 27 3,8 36 3,8 1,02 0,47 2,19

3 219 92,8 669 94,5 888 94,1 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: A = 3 (0,3%); B = 132 (14%); C = 45 (4,8%); D = 23 (2,4%); E = 4 (0,4%)

Em relação à análise das variáveis do nível intermediário, apenas a variável tipo de

parto não apresentou associação estaticamente significante (p=0,242) (tabela 35).

No que se refere ao local de ocorrência do nascimento, a análise dos partos em

domicílio demonstra maior chance de exposição entre o grupo de casos do que entre os


A observação da variável número de consultas de pré-natal apontou para uma




Visualiza-se ainda os valores de Apgar no 1° e 5° minuto de vida dos recém-nascidos,

que para a pontuação mais baixa (0 a 3) constituíram uma chance de exposição de 40,57 e

138,76 vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles, respectivamente (tabela

35).

99

Tabela 35: Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Porto Alegre, 2005



Odds Ratio

IC 95% p-

valor n % n % n %

Local ocorrência nascimento (F) 0,034

Domicilio 8 3,4 9 1,3 17 1,8 2,72 1,03 7,14

Hospital 227 96,2 695 98,2 922 97,7 1,00

Outros 4 1,7 1 0,1 5 0,5 - - -

Tipo de parto (G)

Cesário 114 48,3 311 43,9 425 45,0 1,00 0,242

Vaginal 122 51,7 397 56,1 519 55,0 0,84 0,62 1,13

Número de consultas (H)

0a3 85 36,0 86 12,1 171 18,1 5,18 3,55 7,55

<0,001 4a6 63 26,7 160 22,6 223 23,6 2,06 1,42 2,99

7e+ 88 37,3 461 65,1 549 58,2

Apgar 1° min (I) <0,001

0a3 81 34,3 16 2,3 97 10,3 40,57 22,51 73,10

4a7 82 34,7 97 13,7 179 19,0 6,77 4,62 9,92

8a10 73 30,9 585 82,6 658 69,7 1,00

Apgar 5° min (J) <0,001

0a3 28 11,9 1 0,1 29 3,1 138,76 18,72 1028,57

4a7 72 30,5 23 3,2 95 10,1 15,51 9,37 25,69

8a10 136 57,6 674 95,2 810 85,8 1,00 Nota *Variáveis Ignoradas: F = 5 (0,5%); G = 0; H = 1 (0,1%); I = 10 (1,1%); J = 10 (1,1%)


do nível proximal. Apenas a variável sexo não apresentou associação estatisticamente

significante (p=0,345).

Em relação à idade materna, de acordo com o odds ratio calculado, é possível observar

que as mães com 35 anos e mais apresentaram uma chance de exposição de 1,79 vezes maior

entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela 36).

Quanto ao tipo de gravidez, percebeu-se uma representação do tipo múltiplo em 9,3%

dos casos e 0,7% dos controles. A chance de exposição para o grupo de casos foi 14,45 vezes


Na análise das variáveis peso ao nascer e duração da gestação, foi possível observar




100




No tocante à paridade de filhos nascidos vivos e mortos, observou-se que a paridade

de dois ou mais filhos representou maior chance de exposição para o grupo de casos do que

entre os controles, com odds ratio de 1,38 e 7,30, respectivamente (tabela 36). Observou-se

também que a presença de malformação congênita representou uma chance de exposição

14,08 vezes maior nos casos do que entre os controles (tabela 36).

Tabela 36: Análise univariada das variáveis do nível proximal. Porto Alegre, 2005


Sobreviventes (Controles) Total Odds

Ratio IC 95% p-valor

n % n % n %

Idade da mãe (L) < 0,001

10a19 55 23,3 117 16,5 172 18,2 1,75 1,20 2,54

20a34 131 55,5 487 68,8 618 65,5 1,00

35e+ 50 21,2 104 14,7 154 16,3 1,79 1,21 2,64


Múltipla 22 9,3 5 0,7 27 2,9 14,45 5,41 38,63 <0,001

Única 214 90,7 703 99,3 917 97,1 1,00

Sexo (N)

Feminino 117 49,6 325 45,9 442 46,8 1,00

Masculino 119 50,4 381 53,8 500 53,0 0,87 0,65 1,16 0,345

Peso ao nascer (O)

<2500 152 64,4 75 10,6 227 24,0 15,27 1,00

10,67

21,85

<0,001 2500e+ 84 35,6 633 89,4 717 76,0


<37 140 59,3 76 10,7 216 22,9 12,11 1,00

8,51

17,22

<0,001 37+ 96 40,7 631 89,1 727 77,0

Raça/Cor (Q)

Branca 168 71,2 575 81,2 743 78,7 1,00 1,77

1,26

2,49

<0,001 Parda, Preta 68 28,8 131 18,5 199 21,1

Paridade (Filhos nascidos vivos) (R) 0,144

0 99 41,9 327 46,2 426 45,1 0,99 0,69 1,43

1 61 25,8 201 28,4 262 27,8 1,00

2e+ 75 31,8 179 25,3 254 26,9 1,38 0,93 2,05


0 215 91,1 673 95,1 888 94,1 1,00

1 14 5,9 31 4,4 45 4,8 1,41 0,74 2,70

2+ 7 3,0 3 0,4 10 1,1 7,30 1,87 28,49


Sim 15 6,4 55 7,8 70 7,4 14,08 1,00

7,77

25,49

<0,001 Não 691 292.8 180 25.4 871 92.3

Nota *Variáveis Ignoradas: L =0; M =0; N =2 (0,2%); O =0; P =1 (0,1%); Q =2 (0,2%); R =2 (0,2%); S= 1 (0,1%); T= 3 (0,3%)

101

e) Goiânia


variáveis do nível distal, as variáveis escolaridade da mãe, ocupação da mãe e porte não

apresentaram associação estaticamente significante (p=0,390; p=0,571,; p=0,872;


Na análise da variável estado civil da mãe, foi possível observar que as mães solteiras,

separadas e viúvas constituíram uma chance de exposição de 1,41 vezes maior,

respectivamente, entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela 37).

Quanto à natureza do estabelecimento de nascimento da criança, os estabelecimentos

públicos apresentaram maior chance de exposição entre o grupo de casos do que entre os


Tabela 37: Análise univariada das variáveis do nível distal. Goiânia, 2005



Total Odds Ratio


Escolaridade da Mãe (em anos) (A) 0,390 <4 8 3,6 15 2,2 23 2,6 1,64 0,68 3,96 4a7 56 25,1 195 29,1 251 28,1 0,88 0,62 1,26 8+ 132 59,2 407 60,8 539 60,4 1,00

Ocupação da Mãe (B) Sem ocupação 100 44,8 314 46,9 414 46,4 0,90 0,62 1,29 0,571 Com ocupação 63 28,3 178 26,6 241 27,0 1,00

Estado Civil da mãe (C) Casada 82 36,8 303 45,3 385 43,2 1,00 Solteira, separada, viúva 126 56,5 330 49,3 456 51,1 1,41 1,03 1,94 0,034

Natureza Hospital (D) Publico 93 41,7 126 18,8 219 24,5 2,39 1,51 3,78 <0,001 Privado SUS 84 37,7 375 56,1 457 51,2 0,73 0,47 1,13 Privado Não SUS 37 16,6 120 17,9 157 17,6 1,00

Porte (E) 0,872 1 2 0,9 9 1,3 11 1,2 0,66 0,14 3,09 2 52 23,3 156 23,3 208 23,3 0,99 0,69 1,42 3 169 75,8 504 75,3 673 75,4 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: A= 79 (8,9%); B= 227 (26,6%); C= 51 (5,7%); D= 57 (6,4%); E= O

102

Em relação à análise das variáveis do nível intermediário, apenas a variável local de

ocorrência dos nascimentos não obteve associação estaticamente significante, em virtude de a

sua ocorrência concentrar-se nas unidades hospitalares (100%) (tabela 38).


os casos 48,9%, e entre os controles 56,7%. A chance de exposição para o grupo de casos foi


A observação da variável número de consultas de pré-natal apontou para uma





que para a pontuação mais baixa (0 a 3) constituíram uma chance de exposição de 91,08 e

51,85 vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles, respectivamente (tabela

38).

Tabela 38: Análise univariada das variáveis do nível intermediário. Goiânia, 2005



Total Odds Ratio


Local ocorrência nascimento (F) Domicilio 0,0 0,0 0,0 - - - - Hospital 223 100,0 669 100,0 892 100,0 - - - -

Tipo de parto (G) Cesário 109 48,9 379 56,7 488 54,7 1,00 Vaginal 113 50,7 288 43,0 401 45,0 1,36 1,00 1,85 0,045

Número de consultas (H) <0,001 0a3 35 15,7 18 2,7 53 5,9 8,05 4,41 14,71 4a6 54 24,2 121 18,1 175 19,6 1,85 1,27 2,69 7e+ 120 53,8 497 74,3 617 69,2 1,00

Apgar 1 min (I) <0,001 0a3 78 35,0 7 1,0 85 9,5 91,08 40,41 205,29 4a7 74 33,2 91 13,6 165 18,5 6,65 4,47 9,87 8a10 69 30,9 564 84,3 633 71,0 1,00

Apgar 5 min (J) <0,001 0a3 28 12,6 3 0,4 31 3,5 51,85 15,51 173,33 4a7 77 34,5 13 1,9 90 10,1 32,91 17,7 61,15 8a10 117 52,5 650 97,2 767 86,0 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: F= 0; G= 3 (0,3%); H= 47 (5,3%); I= 9 (1,0%); J= 4 (0,4%)

103

Na análise das variáveis do nível proximal, apenas as variáveis raça/cor e paridade de

filhos nascidos mortos não apresentaram associação estatisticamente significante (p=0,999 e

p=0,653, respectivamente) (tabela 39).

Em relação à idade da mãe, aquelas com 35 anos ou mais representaram, entre os

casos 9,0%, e entre os controles 8,1%. A chance de exposição para o grupo de casos foi 1,3




(tabela 39).

Na análise das variáveis sexo e peso ao nascer, foi possível observar que o sexo

masculino e o baixo peso (inferior a 2.500g) constituíram uma chance de exposição de 1,37 e

19,19 vezes maior, respectivamente, entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela

39).

No que se refere à duração da gestação, os resultados demonstraram que as mães com

tempo de gestação inferior a 37 semanas apresentaram maior exposição para o grupo de casos


No tocante à paridade de filhos nascidos vivos, observou-se que a paridade de nenhum

filho vivo representou maior chance de exposição para o grupo de casos do que entre os


No nível proximal, a variável referente à raça/cor apresentou completitude inferior a

80%.

104

Tabela 39: Análise univariada das variáveis do nível proximal. Goiânia, 2005



Total Odds Ratio

IC 95% p-valor n % N % n %

Idade da mãe (L) 0,008 10a19 59 26,5 117 17,5 176 19,7 1,77 1,23 2,55 20a34 141 63,2 495 74,0 636 71,3 1,00 35e+ 20 9,0 54 8,1 74 8,30 1,30 0,75 2,24

Tipo de gravidez (M) Múltipla 19 8,5 10 1,5 29 3,3 6,13 2,8 13,39 <0,001 Única 204 91,5 658 98,4 862 96,6 1,00

Sexo (N) Feminino 95 42,6 338 50,5 433 48,5 1,00 Masculino 127 57,0 329 49,2 456 51,1 1,37 1,01 1,86 0,042

Peso ao nascer (O) <2500 132 59,2 50 7,5 182 20,4 19,19 12,91 28,53 <0,001 2500e+ 85 38,1 618 92,4 703 78,8 1,00

Duração da gestação (P) <37 106 47,5 32 4,8 138 15,5 23,37 14,84 36,81 <0,001 37+ 88 39,5 621 92,8 709 79,5 1,00

Raça/Cor (Q) Branca 100 44,8 372 55,6 472 52,9 1,00 Parda, Preta 32 14,3 119 17,8 151 16,9 1,01 0,64 1,56 0,999

Paridade (Filhos nascidos vivos) (R) 0,013 0 126 56,5 287 42,9 413 46,3 1,43 1,02 2,02 1 67 30,0 219 32,7 286 32,1 1,00 2e+ 30 13,5 124 18,5 154 17,3 0,79 0,48 1,28

Paridade (Filhos nascidos mortos) (S) 0,653 0 192 86,1 546 81,6 738 82,7 1,00 1 19 8,5 57 8,5 76 8,5 0,95 0,55 1,63 2+ 10 4,5 20 3,0 30 3,4 1,42 0,65 3,09

Malformação congênita (T) Sim 21 9,4 3 0,4 24 2,7 24,10 7,1 81,79 <0,001 Não 167 74.9 575 85.9 742 83.2 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: L= 6 (0,7%); M= 1 (0,1%); N= 3 (0,3%); O= 7 (0,8%); P= 45 (5,0%); Q= 269 (30,2%); R= 39

(4,4%); S= 48 (5,4%); T= 126 (14,1%)

105

7.2.2 Análise Multivariada por cidade

a) Belém

Na análise univariada foram retiradas, por apresentarem valor de p acima de 20%, as

seguintes variáveis: ocupação da mãe (p= 0,737); estado civil da mãe (p= 0,333); porte do

hospital de nascimento (p= 0,988) e raça/ cor (p= 0,616).

As variáveis relacionadas à paridade materna (número de filhos nascidos vivos e

nascidos mortos) foram excluídas da análise por apresentar completitude inferior a 80%.

Quanto à variável local de nascimento, entre o grupo de controles não houve nenhum

nascimento em domicílio sendo todos os nascimentos hospitalares, portanto a variável não foi

incluída na análise multivariada. A variável presença de malformação congênita também foi

excluída da análise multivariada por apresentar campos com valores inferiores a 05.

Na primeira etapa, foram introduzidas de uma só vez, as variáveis do nível distal:

escolaridade da mãe e natureza do hospital. Ambas após a regressão logística permaneceram

no modelo multivariado.

A segunda etapa constituiu-se do modelo multivariado das variáveis do nível

intermediário: tipo de parto, número de consultas de pré-natal e índice de Apgar no 1º e 5º

minuto. Tendo sido retirada do modelo a variável tipo de parto (p = 0,362).

Na terceira etapa incluiu-se no modelo multivariado as variáveis do nível proximal:

idade da mãe, tipo de gravidez, sexo da criança, peso ao nascer e duração da gestação. Nesta

etapa foram retiradas do modelo, por ordem, as variáveis: idade da mãe (p= 0,225), sexo da

criança (p = 0,202) e tipo de gravidez (p = 0,129).

Na quarta etapa procedeu-se com o modelo multivariado das variáveis do nível distal e

intermediário: escolaridade da mãe, natureza do hospital, número de consultas de pré-natal e

índice de Apgar no 1º e 5º minuto. Todas permaneceram no modelo.

Por fim, foram incluídas no modelo as variáveis dos três níveis: escolaridade

da mãe, natureza do hospital, número de consultas de pré-natal, índice de Apgar no 1º e 5º

minuto, peso ao nascer e duração da gestação. Embora os valores de p sugerissem a retirada

das variáveis natureza do hospital (p= 0,769) e escolaridade da mãe (p= 0,124) as mesmas

permanecem no modelo uma vez que ambas pertencem ao nível distal.

106

Sendo observado na tabela abaixo o modelo final dos fatores de risco para mortalidade

infantil na cidade de Belém em 2005.

Tabela 40: Valores odds ratio ajustada (ORadj) e intervalos de 95% de confiança (IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco. Belém, 2005

Variáveis OR Ajustada IC 95% p-valor

Nível Distal

Escolaridade da Mãe (em anos) 0,128

<4 1,98 0,98 4,00 0,059

4a7 1,36 0,86 2,13 0,190

8+ 1,00

Natureza Hospital 0,769

Publico 1,20 0,70 2,40 0,500

Privado SUS 1,00 0,60 1,60 1,000

Privado Não SUS 1,00

Nível Intermediário

Número de consultas 0,066

0a3 1,96 1,05 3,64 0,030

4a6 1,49 0,94 2,35 0,090

7e+ 1,00

Apgar 1 min 0,004

0a3 5,25 1,81 15,27 <0,001

4a7 1,91 1,04 3,52 0,040

8a10 1,00

Apgar 5 min 0,009

0a3 7,10 0,73 69,31 0,090

4a7 3,60 1,45 8,82 0,010

8a10 1,00

Nível Proximal

Peso ao nascer

<2500 2,34 1,32 4,17 0,004

2500e+ 1,00

Duração da gestação

<37 5,69 2,89 11,16 <0,001

37+ 1,00

107

b) Recife

Na análise univariada foram retiradas as seguintes variáveis: porte (p= 1,000), local de

ocorrência do nascimento (p= 0,739), idade da mãe (p= 0,224), sexo da criança (p= 0,231) e

numero de filhos nascidos vivos (p= 0,380).

Na primeira etapa, foram incluídas no modelo multivariado, de uma só vez, as

variáveis do nível distal: escolaridade da mãe, ocupação da mãe, estado civil da mãe e

natureza do hospital. Após a regressão logística foram retiradas do modelo, por ordem,

ocupação materna (p= 0,591) e escolaridade da mãe (p = 0,124). Permanecendo no modelo

estado civil da mãe e natureza do hospital.

A segunda etapa consistiu em aplicar o modelo multivariado apenas das variáveis do

nível intermediário: Tipo de parto, número de consultas de pré-natal e índice de Apgar no 1º e

5º minuto. Tendo sido retirada do modelo a variável tipo de parto (p = 0,792).

Na terceira etapa introduziu-se no modelo multivariado apenas as variáveis do nível

proximal: tipo de gravidez, peso ao nascer, duração da gestação, raça / cor, paridade materna

(nº de filhos nascidos mortos) e malformação congênita. Nesta etapa retirou-se do modelo a

variável tipo de gravidez (p = 0,413).

Na quarta foi aplicado o modelo multivariado com as variáveis do nível distal e

intermediário: estado civil da mãe, natureza do hospital, número de consultas de pré-natal e

índice de Apgar no 1º e 5º minuto. Todas permaneceram no modelo.

Por fim foram incluídas no modelo as variáveis dos níveis distal, intermediário e

proximal: estado civil da mãe, natureza do hospital, número de consultas de pré-natal, índice

de Apgar no 1º e 5º minuto, peso ao nascer, duração da gestação, raça/cor, paridade materna

(nº de filhos nascidos mortos) e malformação congênita. Foi retirada do modelo o a variável

nº de filhos nascidos mortos. E embora os valores de p, indicassem a remoção da variável

natureza do hospital (p = 0,183), esta permaneceu no modelo uma vez que pertence ao nível

distal.

A tabela 41 trata do modelo multivariado final dos fatores de risco para mortalidade

infantil na cidade de Recife.

108

Tabela 41: Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e intervalos de 95% de confiança (IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco. Recife, 2005


Nível Distal

Estado Civil da mãe Casada 1,00 Solteira, separada, viúva 1,95 1,26 3,00 0,003 Natureza Hospital 0,184 Publico 0,90 0,10 1,60 0,100 Privado SUS 1,30 0,70 2,30 0,400 Privado Não SUS 1,00


Número de consultas 0,009 0a3 2,01 1,22 3,32 0,010 4a6 1,04 0,69 1,57 0,850

7e+ 1,00

Apgar 1° min <0,001 0a3 7,34 2,69 20,08 <0,001

4a7 2,94 1,93 4,48 <0,001 8a10 1,00

Apgar 5° min 0,025 0a3 6,11 1,33 28,13 0,020 4a7 2,35 1,09 5,02 0,030

8a10 1,00

Nível Proximal

Peso ao nascer <2500 4,82 2,78 8,35 <0,001

2500e+ 1,00

Duração da gestação <37 2,02 1,15 3,53 0,014

37+ 1,00

Raça/Cor

Branca 1,00 Parda, Preta 1,64 1,07 2,52 0,023

Malformação congênita

Sim 5,44 1,88 15,75 0,002 Não 1,00

109

c) Guarulhos

Inicialmente, excluíram-se as variáveis que apresentaram valor de p acima de 20% na

univariada, sendo do nível dista: escolaridade da mãe (p= 0,358), ocupação materna (p=

0,676) e porte do estabelecimento de nascimento da criança (p= 0,969). Do nível

intermediário retirou-se a variável local de ocorrência do nascimento, uma vez que todos os

nascimentos do grupo de controle foram hospitalares, e a variável tipo de parto (p= 0,690).

Do nível proximal as variáveis sexo da criança (p= 0,414) e nº de filhos nascidos vivos

(p= 0,257), foram excluídas do modelo. Neste nível retirou-se também as variáveis raça/cor e

malformação congênita por apresentar completitude inferior a 80%.

Na primeira etapa da análise multivariada foram introduzidas de uma só vez, as

variáveis do nível distal: natureza do hospital e estado civil da mãe. Ambas, após a regressão

logística, permaneceram no modelo.

Na segunda etapa foi aplicado um modelo multivariado somente para as variáveis do

nível intermediário: número de consultas pré-natal e índice de Apgar no 1º e 5º minuto, todas

permaneceram no modelo.

A terceira etapa foi constituída do modelo multivariado apenas das variáveis do nível

proximal: idade da mãe, tipo de gravidez, peso ao nascer, duração da gestação e paridade

materna (nº de filhos nascidos mortos). Nesta etapa foram retiradas do modelo, por ordem,

idade da mãe (p= 0,891), tipo de gravidez (p= 0,368) e numero de filhos nascidos mortos (p=

0,132).

Em seguida foram testadas, no modelo multivariado, as variáveis do nível distal e

intermediário: estado civil da mãe, natureza do hospital, número de consultas de pré-natal e

índice de Apgar no 1º e 5º minuto. Todas continuaram no modelo.

E finalmente, foi rodado um modelo multivariado com as variáveis dos três níveis:

estado civil da mãe, natureza do hospital, número de consultas de pré-natal, índice de Apgar

no 1º e 5º minuto, peso ao nascer e duração da gestação. E embora os valores de p sugerissem

que fossem retiradas da equação, por ordem, as variáveis, índice de apgar no 1º minuto (p=

0,732), número de consultas pré-natal (p= 0,132) e natureza do hospital (p= 0,148), estas não

saíram do modelo por pertencerem aos níveis distal e intermediário.

110


infantil na cidade de Guarulhos.

Tabela 42: Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e intervalos de 95% de confiança (IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco. Guarulhos, 2005


Nível Distal

Estado Civil da mãe Casada 1,00 Solteira, separada, viúva 1,67 0,93 3,01 0,085 Natureza Hospital 0,078 Publico 2,30 1,00 5,30 <0,001 Privado SUS 1,20 0,60 2,20 0,700 Privado Não SUS 1,00


Número de consultas 0,144 0a3 1,65 0,28 1,50 0,310 4a6 1,51 0,26 1,01 0,050 7e+ 1,00 Apgar 1° min 0,732 0a3 0,91 0,26 3,26 0,890 4a7 1,24 0,67 2,31 0,500 8a10 1,00 Apgar 5° min <0,001 0a3 31,69 4,45 225,49 <0,001 4a7 8,73 2,87 26,55 <0,001 8a10 1,00

Nível Proximal

Peso ao nascer <2500 3,06 1,46 6,41 0,003 2500e+ 1,00 Duração da gestação <37 6,15 2,9 13,04 <0,001 37+ 1,00

111

d) Porto Alegre

Na análise univariada foram retiradas as seguintes variáveis: ocupação materna (p=

0,690), porte do estabelecimento de nascimento da criança (p= 0,998), tipo de parto (p=

0,242) e sexo da criança (p= 0,345).

Na primeira etapa da regressão logística, aplicou-se o modelo multivariado apenas

para as variáveis do nível distal: escolaridade da mãe, estado civil da mãe e natureza do

hospital todas as variáveis após a regressão logística permaneceram no modelo.

Na segunda etapa foram introduzidas, de uma só vez, as variáveis: local de ocorrência,

número de consultas de pré-natal e índice de Apgar no 1º e 5º minuto. A variável local de

ocorrência do nascimento (p= 0,805) foi retirada do modelo multivariado.

Na etapa seguinte, procedeu-se de forma semelhante às duas etapas anteriores, com a

inclusão das variáveis do nível proximal: idade da mãe, tipo de gravidez, peso ao nascer,

duração da gestação, paridade materna (nº de filhos nascidos vivos e mortos) e malformação

congênita. Nesta etapa retirou-se do modelo a variável raça/cor (p= 0,144).

Na quarta etapa foram testadas as variáveis do nível distal e intermediário: estado civil

da mãe, natureza do hospital, número de consultas de pré-natal e índice de Apgar no 1º e 5º

minuto. Embora os valores de p indicassem a exclusão, por ordem, das variáveis: estado civil

da mãe (p= 0,504), natureza do hospital (p= 0,391) e escolaridade da mãe (p= 0,306) as

mesmas foram mantidas no modelo por pertencerem ao nível distal.

E, finalmente foram testou-se o modelo multivariado com inclusão das variáveis dos

três níveis: estado civil da mãe, escolaridade da mãe, natureza do hospital, número de

consultas de pré-natal, índice de Apgar no 1º e 5º minuto, idade da mãe, tipo de gravidez,

peso ao nascer, duração da gestação, paridade materna (numero de filhos nascidos vivos e

mortos), raça/cor e malformação congênita.

No primeiro passo desta regressão, o valor de p sugeriu a remoção da variável estado

civil da mãe (p= 0,784). No entanto a variável foi mantida por estar categorizada no nível

distal. No segundo passo foi removida a variável numero de filhos nascidos vivos (p= 0,503).

No terceiro passo os valores da equação indicam a retirada da variável escolaridade materna

(p= 0,478), porém a variável permaneceu no modelo por pertencer ao nível distal. Nos passos

subseqüentes foram retiradas, por ordem as variáveis duração da gestação (p= 0,177) e idade

da mãe (p= 0,190).


infantil na cidade de Porto Alegre.

112

Tabela 43: Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e intervalos de 95% de confiança (IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco. Porto Alegre, 2005


Nível Distal

Escolaridade da Mãe (em anos) 0,297

<4 2,14 0,82 5,57 0,120

4a7 1,10 0,66 1,83 0,710

8+ 1,00

Estado Civil da mãe

Casada 1,00

Solteira, separada, viúva 1,20 0,66 2,16 0,554


Publico 1,10 0,50 2,60 0,800

Privado SUS 1,80 0,80 4,10 0,200




0a3 2,60 1,39 4,85 0,010

4a6 1,04 0,58 1,88 0,890

7e+ 1,00

Apgar 1 min <0,001

0a3 3,98 1,38 11,51 0,010

4a7 2,81 1,63 4,82 <0,001

8a10 1,00

Apgar 5 min 0,012

0a3 17,69 1,65 189,42 0,020

4a7 2,99 1,23 7,25 0,020

8a10 1,00

Nível Proximal

Tipo de gravidez

Múltipla 9,85 2,33 41,63 0,002

Única 1,00

Peso ao nascer

<2500 6,95 4,15 11,62 <0,001

2500e+ 1,00

Paridade (Filhos nascidos mortos) 0,096

0 1,00

1 2,13 0,78 5,79 0,139

2+ 2,67 0,7 45,88 <0,001


Sim 24,12 10,76 54,07 <0,001

Não 1,00

113

e) Goiânia

Na análise univariada foram retiradas, do nível distal, as seguintes variáveis:

escolaridade mãe (p= 0,390), porte do estabelecimento de nascimento da criança (p= 0,872).

Ainda neste nível foi retirada a variável ocupação materna por apresentar 26,6% de

informações ignoradas.

Do nível intermediário retirou-se a variável local de ocorrência do nascimento, uma

vez que 100% dos nascimentos tanto entre o grupo de casos quanto no grupo de controles,

ocorreu no hospital. No nível distal foram retiradas as variáveis numero de filhos nascidos

mortos (p= 0,653) e a variável raça/cor por apresentar completitude inferior a 80%.

Na primeira etapa da análise multivariada foram introduzidas apenas as variáveis do

nível distal: escolaridade da mãe, estado civil da mãe e natureza do hospital, Após a regressão

logística foram retiradas do modelo, por ordem, as variáveis: estado civil da mãe (p= 0,271) e

escolaridade materna (p= 0,250).

Na segunda etapa, rodou-se o modelo multivariado das variáveis do nível

intermediário: tipo de parto, número de consultas de pré-natal e índice de Apgar no 1º e 5º

minutos, A variável tipo de parto foi retirada do modelo (p= 0,685).

A terceira etapa consistiu em aplicar o modelo multivariado das variáveis do nível

proximal: idade da mãe, tipo de gravidez, sexo da criança, peso ao nascer, duração da

gestação, paridade materna (nº de filhos nascidos vivos) e malformação congênita. Nesta

etapa retirou-se do modelo por ordem, as variáveis tipo de gravidez (p= 0,813), números de

filhos nascidos vivos (p= 0,570), sexo da criança (p= 0,429) e idade da mãe (p= 0,410).

Na quarta etapa, foram introduzidas no modelo multivariado as variáveis do nível

distal e intermediário: natureza do hospital, número de consultas de pré-natal e índice de

Apgar no 1º e 5º minuto. Embora o valor de p indicasse a exclusão da variável natureza do

hospital (p= 0,409) a mesma permaneceu no modelo por pertencer ao nível distal.

E por fim, rodou-se um quinto modelo com a inclusão das variáveis dos níveis distal,

intermediário e proximal: natureza do hospital, número de consultas de pré-natal, índice de

Apgar no 1º e 5º minuto, peso ao nascer, duração da gestação, malformação congênita.

Embora os valores de p indicasse a retirada das variáveis natureza do hospital (p=

0,914) e números de consultas pré natal (p= 0,131), as mesmas foram mantidas por

pertencerem aos níveis distal e intermediário, respectivamente.

114

Tabela 44: Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e intervalos de 95% de confiança (IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco. Goiânia, 2005


Nível Distal


Publico 1,20 0,50 2,90 0,700

Privado SUS 1,10 0,50 2,30 0,800




0a3 2,90 0,90 9,39 0,080

4a6 0,79 0,38 1,66 0,540

7e+ 1,00

Apgar 1° min <0,001

0a3 34,73 3,43 351,82 <0,001

4a7 2,63 1,38 5,01 <0,001

8a10 1,00

Apgar 5° min 0,055

0a3 6,24 0,22 173,45 0,280

4a7 3,14 1,13 8,68 0,030

8a10 1,00

Nível Proximal

Peso ao nascer

<2500 2,53 1,10 5,79 0,028

2500e+ 1,00


<37 5,95 2,51 14,09 <0,001

37+ 1,00


Sim 11,45 2,46 53,29 0,002

Não 1,00

A tabela 45 e a figura 13 sintetizam os achados da análise de regressão logística para

associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco nas cinco cidades

estudadas, permitindo verificar os diferenciais existentes.

Entre as variáveis do nível distal, a natureza do hospital de nascimento da criança

constituiu-se como importante fator de risco para mortalidade infantil nas cinco cidades

estudadas, sendo em geral, os hospitais públicos e privados conveniados ao SUS

caracterizados como fator de risco para a ocorrência de óbitos em menores de um ano.

115

Entretanto, nas cidades de Recife e Porto Alegre os hospitais privados conveniados ao SUS

apresentaram uma maior chance de exposição (odds ratio ajustada) entre os casos do que os

hospitais públicos (OR= 1,30 e 1,80 respectivamente).

Observa-se também que essa variável perde a significância à medida que interage com

as variáveis do nível intermediário e proximal. O que pode estar relacionada a presença de

colinearidade entre a natureza do hospital e o estado civil da materno.

O fator estado civil da mãe esteve presente nas cidades de Recife, Guarulhos e Porto

Alegre, em todas as mães solteiras, separadas e viúvas apresentaram maior razão de exposição

entre o grupo de casos, com maior valor da odds ratio na cidade de Recife.

A escolaridade materna mostrou significância como fator de risco nas cidades de Porto

Alegre e Belém, em ambas, as mães com menos de quatro anos de estudo apresentaram maior

valor da odds ratio.

As variáveis relacionadas à assistência materno-infantil, número de consultas pré-natal

e índice de apgar no 1° e 5° minuto configuraram-se como fatores de risco nas cinco cidades.

O número de consultas de pré-natal perdeu a significância no modelo final nas cidades de

Guarulhos e Goiânia (p-valor= 0,144 e 0,131 respectivamente), o mesmo aconteceu com

índice de apgar no 1º minuto na cidade de Guarulhos.

Entre as variáveis biológicas, o baixo peso ao nascer (<2.500g) aparece como fator de

risco, com significância estatística, em todas as cidades estudadas. O fator duração da

gestação só não esteve presente na cidade de Porto Alegre. Em todas as demais cidades a

prematuridade mostrou-se fortemente associada à mortalidade infantil, com odds ratio de 6,15

entre os casos da cidade de Guarulhos.

Em relação à variável número de filhos nascidos mortos, as mães com mais de dois

filhos mortos apresentaram maior risco para a mortalidade infantil em Porto Alegre, com odds

ratio ajustada de 2,67.

Apenas em Belém e em Guarulhos as malformações congênitas não representaram

fator de risco para a mortalidade infantil, entretanto em Guarulhos essa associação não pôde

ser testada em função da baixa completitude da variável.

O tipo de gravidez (múltipla) apresentou associação com a ocorrência das mortes em

menores de um ano apenas em Porto Alegre.

116

Tabela 45: Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e significância (p-valor) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco para as cinco cidades estudadas. 2005

Variáveis do Modelo Final Belém Recife Guarulhos Porto Alegre Goiânia

ORadj p-valor ORadj p-valor ORadj p-valor ORadj p-valor ORadj p-valor

Dis

tal

Escolaridade da Mãe (em anos) 0,128 0,297

<4 1,98 0,059 2,14 0,120

4a7 1,36 0,190 1,10 0,710

8+ 1,00 - 1,00


Casada 1,00 - 1,00 1,00

Solteira, separada, viúva 1,95 0,003 1,67 0,085 1,20 0,554

Natureza Hospital 0,769 0,184 0,078 0,159 0,914

Publico 1,20 0,500 0,90 0,100 2,30 <0,001 1,10 0,800 1,20 0,700

Privado SUS 1,00 1,000 1,30 0,400 1,20 0,700 1,80 0,200 1,10 0,800

Privado Não SUS 1,00 - 1,00 - 1,00 - 1,00 1,00

Inte

rmed

iári

o

Número de consultas 0,066 0,009 0,144 0,004 0,131

0a3 1,96 0,030 2,01 0,010 1,65 0,310 2,60 0,010 2,90 0,080

4a6 1,49 0,090 1,04 0,850 1,51 0,050 1,04 0,890 0,79 0,540

7e+ 1,00 - 1,00 - 1,00 1,00 1,00

Apgar 1° min 0,004 <0,001 0,732 <0,001 <0,001

0a3 5,25 <0,001 7,34 <0,001 0,91 0,890 3,98 0,010 34,73 <0,001

4a7 1,91 0,040 2,94 <0,001 1,24 0,500 2,81 <0,001 2,63 <0,001

8a10 1,00 - 1,00 - 1,00 1,00 1,00

Apgar 5° min 0,009 0,025 <0,001 0,012 0,055

0a3 7,10 0,090 6,11 0,020 31,69 <0,001 17,69 0,020 6,24 0,280

4a7 3,60 0,010 2,35 0,030 8,73 <0,001 2,99 0,020 3,14 0,030

8a10 1,00 - 1,00 - 1,00 1,00 1,00

Pro

xim

al

Tipo de gravidez

Múltipla 9,85 0,002

Única 1,00

Peso ao nascer

<2500 2,34 0,004 4,82 <0,001 3,06 0,003 6,95 <0,001 2,53 0,028

2500e+ 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00


<37 5,69 <0,001 2,02 0,014 6,15 <0,001 5,95 <0,001

37+ 1,00 1,00 1,00 1,00

Raça/Cor

Branca 1,00

Parda, Preta 1,64 0,023


0 1,00

1 2,13 0,139

2+ 2,67 <0,001


Sim 5,44 0,002 24,12 <0,001 11,45 0,002

Não 1,00 1,00 1,00

117

Nível Variáveis

Multivariada

Belém Recife Guarulhos Porto Alegre Goiânia D

ista

l

Escolaridade da Mãe

Ocupação da Mãe


Natureza Hospital

Porte

Inte

rmed

iári

o

Local ocorrência nascimento

Tipo de parto

Número de consultas

Apgar 1° minuto

Apgar 5° minuto

Pro

xim

al

Idade da mãe

Tipo de gravidez

Sexo

Peso ao nascer


Raça/Cor

Paridade (Filhos nascidos vivos)

Paridade (Filhos nascidos mortos)


Figura 13: Síntese dos fatores de risco associados à mortalidade infantil nas cinco cidades estudadas. 2005

118

7.3 Análise dos fatores de risco para a mortalidade infantil e seus diferenciais por

componente do óbito

7.3.1 Análise univariada por componente do óbito infantil

a) Componente Neonatal


variáveis do nível distal, as variáveis porte (volume de nascimentos) e ocupação da mãe não

apresentaram associação estaticamente significante (p=0,870 e 0,632, respectivamente)

(tabela 46).




Na análise da variável estado civil da mãe (p=0,002), foi possível observar que as

mães solteiras, separadas e viúvas constituíram uma chance de exposição de 1,28 vezes maior

entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela 46).


estabelecimentos públicos apresentaram maior chance de exposição entre o grupo de casos do

que entre os controles, com odds ratio de 1,07, enquanto que os estabelecimentos privados

filantrópicos ou conveniados ao SUS surgem como fator de proteção com odds ratio de 0,75

(tabela 46).

Em relação a variável porte, os valores da odds ratio sempre próximo da unidade em

cada estrato e o valor de p=1,000, demonstraram que os casos e os controles são semelhantes

em relação ao porte (tabela 46)


119

Tabela 46: Análise univariada da associação entre variáveis do nível distal e o componente neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do estudo. 2005

Variáveis

Óbitos (Casos)


Total Odds Ratio

IC 95% p-valor

n % n % n % Escolaridade da Mãe (em anos) (A) 0,021 <4 75 7,2 156 5,0 231 5,6 1,50 1,12 2,01 4a7 334 32,2 1.033 33,2 1.367 33,0 1,01 0,87 1,18 8+ 595 57,4 1861 59,8 2.456 59,2 1,00

Ocupação da Mãe (B) Sem ocupação 680 65,6 2.079 66,8 2.750 66,3 0,96 0,82 1,13 0,632 Com ocupação 284 27,4 835 26,8 1.119 27,0 1,00

Estado Civil da mãe (C) Casada 265 25,5 944 30,3 1.209 29,1 1,00 Solteira, separada, viúva 747 72,0 2.073 66,6 2.820 68,0 1,28 1,09 1,51 0,002

Natureza Hospital (D) <0,001 Publico 283 27,3 1.009 32,4 1.392 33,6 0,75 0,63 0,91 Privado SUS 301 29,1 1.126 36,2 1.427 34,4 1,07 0,90 1,28 Privado Não SUS 297 28,6 841 27,0 1.138 27,4 1,00

Porte (E) 0,870 1 24 2,31 73 2,3 97 2,3 0,99 0,62 1,59 2 117 11,3 334 10,7 451 10,9 1,06 0,85 1,33 3 892 86,0 2.704 86,9 3.596 86,7 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: A= 94 (2,3%); B= 270 (6,5%); C= 119 (2,9%); D= 191 (4,6%); E= 4 (0,1%)

Na análise das variáveis do nível intermediário, o local de ocorrência dos nascimentos,

o hospital concentrou quase a totalidade dos nascimentos, tanto entre o grupo de casos

(99,2%), como entre os controles (99,7%) (tabela 47).


os casos 53,7%, e entre os controles 849,%. A chance de exposição para o grupo de casos foi







vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles, respectivamente (tabela 47).

120

Tabela 47: Análise univariada da associação entre variáveis do nível intermediário e o componente neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do estudo. 2005

Variáveis

Óbitos (Casos)

Sobreviventes (Controles) Total Odds

Ratio IC 95% p-

valor n % n % n % Local ocorrência nascimento (F) Domicilio 7 0,68 5 0,16 12 0,29 4,22 1,34 13,33 0,008

Hospital 1.02

9 99,23 3.103 99,74 4.132 99,61 1,00

Tipo de parto (G) Cesário 478 46,09 1.560 50,14 2.038 49,13 1,00 Vaginal 557 53,71 1.549 49,79 2.106 50,77 1,17 1,02 1,35 0,026


1 0a3 321 30,95 253 8,13 574 13,84 7,21 5,89 8,82 4a6 350 33,75 947 30,44 1.297 31,27 2,10 1,77 2,49 7e+ 329 31,73 1.869 60,08 2.198 52,99 1,00

Apgar 1° min (I) <0,00

1 0a3 413 39,83 53 1,70 466 11,23 82,37 60,16 112,76 4a7 365 35,20 396 12,73 761 18,35 9,74 8,03 11,81 8a10 249 24,01 2.632 84,60 2.881 69,46 1,00

Apgar 5° min (J) <0,00

1 0a3 184 17,74 12 0,39 196 4,73 95,28 52,73 172,2 4a7 361 34,81 68 2,19 429 10,34 32,99 25,03 43,49 8a10 485 46,77 3.014 96,88 3.499 84,35 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: F= 4 (0,1%); G= 4 (0,1%); H= 79 (1,9%); I= 40 (1,0%); J= 24 (0,6%);


do nível proximal e óbito neonatal. Em relação à idade materna, de acordo com o odds ratio

calculado, é possível observar que as mães com 35 anos e mais apresentaram uma chance de

exposição de 1,45 vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela 48).

Quanto ao tipo de gravidez, percebeu-se uma representação do tipo múltipla em 10%

dos casos e 16% dos controles. A chance de exposição para o grupo de casos foi 6,97 vezes


O sexo masculino apresentou uma chance de exposição de 1,19 vezes maior entre o

grupo de casos do que entre os controles (tabela 48).

Na análise das variáveis, peso ao nascer e duração da gestação, foi possível observar







121

No tocante à paridade de filhos nascidos vivos e mortos, observou-se que a paridade

de dois ou mais filhos representou maior chance de exposição para o grupo de casos do que

entre os controles, com odds ratio de 1,20 e 1,93, respectivamente. Entretanto, entre as

primíparas (0 filhos nascidos vivos) a chance de exposição foi maior entre o grupo de casos


A presença de malformação congênita representou uma chance de exposição 18,99

vezes maior nos casos do que entre os controles (tabela 48).

Tabela 48: Análise univariada da associação entre variáveis do nível proximal e o componente neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do estudo. 2005

Variáveis Óbitos (Casos)


Total Odds Ratio

IC 95% p-valor

n % n % N % Idade da mãe (L) <0,001 10a19 255 24,6 620 19,9 875 21,1 1,38 1,16 1,63 20a34 659 63,5 2.210 71,0 2.869 69,2 1,00 35e+ 120 11,6 278 8,9 398 9,6 1,45 1,15 1,82

Tipo de gravidez (M) Múltipla 104 10,0 49 1,6 153 3,7 6,97 4,92 9,86 <0,001 Única 932 89,9 3.059 98,3 3991 96,2 1,00

Sexo (N) Feminino 450 43,4 1.492 48,0 1.942 46,8 1,00 Masculino 581 56,0 1.617 52,0 2.198 53,0 1,19 1,03 1,37 0.015

Peso ao nascer (O) <2500 752 72,5 289 9,3 1041 25,1 26,19 21,81 31,45 <0,001 2500e+ 280 27,0 2.818 90,6 3.098 74,7 1,00

Duração da gestação (P) <37 690 66,5 227 7,3 917 22,1 27,69 22,89 33,49 <0,001 37+ 312 30,1 2.842 91,4 3.154 76,0 1,00

Raça/Cor (Q) Branca 300 28,9 1.159 37,3 1.459 35,2 1,00 Parda, Preta 522 50,3 1.382 44,4 1.904 45,9 1,46 1,24 1,72 <0,001

Paridade (Filhos nascidos vivos) (R) <0,001 0 509 49,1 1.099 35,3 1.608 38,8 1,65 1,39 1,96 1 274 26,4 979 31,5 1.253 30,2 1,00 2e+ 236 22,8 702 22,6 938 22,6 1,20 0,98 1,47

Paridade (Filhos nascidos mortos) (S) <0,001 0 833 80,3 2.264 72,8 3.097 74,7 1,00 1 123 11,9 237 7,6 360 8,7 1,41 1,12 1,78 2+ 47 4,5 66 2,1 113 2,7 1,93 1,32 2,84

Malformação congênita (T) Sim 140 13,5 26 0,8 166 4,0 18,99 12,4 29,06 <0,001 Não 808 77,9 2.849 91,6 3.657 88,2 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: L= 6 (0,1%); M= 4 (0,1%); N= 8 (0,2%); O= 9 (0,2%); P= 77 (1,0%); Q= 785 (18,9%); R= 349

(8,9%); S= 578 (13,9%); T= 325 (7,8%)

122

b) Componente Pós-neonatal


variáveis do nível distal, apenas a variável porte do hospital de nascimento não apresentou

associação estaticamente significante (p=0,588) (tabela 49).




Na análise das variáveis, ocupação e estado civil da mãe, foi possível observar que as

mães sem ocupação e aquelas solteiras, separadas e viúvas constituíram uma chance de

exposição de 1,55 e 1,85 vezes maior, respectivamente, entre o grupo de casos do que entre os

controles (tabela 49).


estabelecimentos públicos e privados credenciados ao SUS apresentaram maior chance de

exposição entre o grupo de casos do que entre os controles, com odds ratio de 1,74 e 1,31

respectivamente (tabela 49).

Em relação à variável porte, os valores da odds ratio sempre próximo da unidade em

cada estrato e o valor de p=0,588, demonstram que os casos e os controles são semelhantes

em relação ao porte (tabela 49)


123

Tabela 49: Análise univariada da associação entre variáveis do nível distal e o componente pós-neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do estudo. 2005

Variáveis

Óbitos (Casos)


Total Odds Ratio

IC 95% p-valor

n % n % n % Escolaridade da Mãe (em anos) (A) <0,001 <4 49 10,2 77 5,4 126 6,6 2,48 1,68 3,65 4a7 194 40,5 467 32,5 661 34,5 1,62 1,29 2,02 8+ 224 46,8 872 60,7 1.096 57,2 1,00

Ocupação da Mãe (B) Sem ocupação 347 72,4 950 66,1 1.297 67,7 1,55 1,2 2,00 <0,001 Com ocupação 94 19,6 399 27,8 493 25,7 1,00

Estado Civil da mãe (C) Casada 95 19,8 447 31,1 542 28,3 1,00 Solteira, separada, viúva 363 75,8 921 64,1 1284 67,0 1,85 1,44 2,39 <0,001

Natureza Hospital (D) <0,001 Publico 197 41,1 477 33,2 674 35,2 1,74 1,31 2,31 Privado SUS 157 32,8 507 35,3 664 34,7 1,31 0,97 1,75 Privado Não SUS 89 18,6 375 26,1 464 24,2 1,00

Porte (E) 0,588 1 9 1,9 26 1,8 35 1,8 1,02 0,48 2,20 2 39 8,1 140 9,7 179 9,3 0,82 0,57 1,19 3 430 89,8 1.271 88,4 1.701 88,8 1,00

Nota *Variáveis Ignoradas: A= 33 (1,7%); B= 126 (6,6%); C= 90 (4,7%); D= 114 (5,9%); E= 1 (0,1%)


do nível intermediário.

No que se refere ao local de ocorrência do nascimento, os dados apontam para uma

maior proporção de partos hospitalares, tanto entre os casos (99,0%) como entre os controles

(99,5%) (tabela 50).

Quanto ao tipo de parto, para aqueles classificados como parto vaginal representaram,


casos foi 1,29 vezes maior do que para o grupo de controles (tabela 50).

A observação da variável número de consultas de pré-natal demonstrou uma




Os dados demonstram ainda os valores de Apgar no 1° e 5° minuto de vida dos recém-

nascidos, que para a pontuação mais baixa (0 a 3) constituíram uma chance de exposição de

124

8,86 e 62,48 vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles, respectivamente

(tabela 50).

Tabela 50: Análise univariada da associação entre variáveis do nível intermediário e o componente

pós-neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do estudo. 2005

Variáveis

Óbitos (Casos)


Total Odds Ratio IC 95% p-valor n % n % N %

Local ocorrência nascimento (F)

Domicilio 5 1,0 6 0,4 11 0,6 2,51 0,76 8,27 0,116

Hospital 474 99,0 1430 99,5 1.904 99,4 1,00

Tipo de parto (G)

Cesário 207 43,2 714 49,7 921 48,1 1,00

Vaginal 271 56,6 723 50,3 994 51,9 1,29 1,05 1,59 0,016


0a3 125 26,1 131 9,1 256 13,4 3,94 2,95 5,26

4a6 139 29,0 445 31,0 584 30,5 1,29 1,01 1,65

7e+ 204 42,6 843 58,7 1.047 54,6 1,00

Apgar 1° min (I) <0,001

0a3 62 12,9 29 2,0 91 4,7 8,86 5,60 14,03

4a7 126 26,3 202 14,1 328 17,1 2,5 2,00 3,34

8a10 288 60,1 1.194 83,1 1.482 77,3 1,00

Apgar 5° min (J) <0,001

0a3 18 3,8 1 0,1 19 1,0 62,48 8,31 469,47

4a7 60 12,5 41 2,9 101 5,3 5,08 3,36 7,67

8a10 399 83,3 1.385 96,4 1.784 93,1 1,00 Nota *Variáveis Ignoradas: F= 1 (0,1%); G= 1 (0,1%); H= 29 (1,5%); I= 15 (0,8%); J= 12 (0,6%)

Na análise das variáveis do nível proximal, apenas a variáveil sexo da criança não

apresentou associação estatisticamente significante (p=0,544) (tabela 51).

Em relação à idade materna, de acordo com a odds ratio calculada, é possível observar

que as mães com idade entre 10 e 19 anos apresentaram uma chance de exposição de 1,58

vezes maior entre o grupo de casos do que entre os controles (tabela 51).



(tabela 51).

No tocante à análise das variáveis, peso ao nascer e duração da gestação, foi possível

observar que o baixo peso (inferior a 2.500g) e a gestação inferior a 37 semanas constituíram

uma chance de exposição de 6,69 e 6,30 vezes maior, respectivamente, entre o grupo de casos


125

No que se refere à paridade de filhos nascidos vivos e mortos, observou-se que a

paridade de dois ou mais filhos representou maior chance de exposição para o grupo de casos

do que entre os controles, com odds ratio de 1,73 e 1,79, respectivamente (tabela 51).



No nível proximal, apenas a variável raça/cor apresentou completitude inferior a 80%,

com 25,2% das informações ignoradas.

Tabela 51: Análise univariada da associação entre variáveis do nível proximal e o componente pós-

neonatal da mortalidade infantil nas cinco cidades do estudo. 2005

Variáveis

Óbitos (Casos)


Odds Ratio IC 95%

p-valor n % n % n %

Idade da mãe (L) <0,001

10a19 129 26,9 276 19,2 405 21,1 1,58 1,23 2,01

20a34 302 63,0 1.018 70,8 1.320 68,9 1,00

35e+ 48 10,0 143 10,0 191 10,0 1,13 0,79 1,61


Múltipla 19 4,0 27 1,9 46 2,4 2,16 1,19 3,92 0,010

Única 460 96,0 1.410 98,1 1.870 97,6 1,00

Sexo (N)

Feminino 230 48,0 712 49,5 942 49,2 1,00

Masculino 249 52,0 723 50,3 972 50,7 1,06 0,87 1,31 0,544

Peso ao nascer (O)

<2500 196 40,9 136 9,5 332 17,3 6,69 5,19 8,62 <0,001

2500e+ 280 58,5 1.299 90,4 1.579 82,4 1,00


<37 163 34,0 110 7,7 273 14,2 6,30 4,8 8,27 <0,001

37+ 306 63,9 1.301 90,5 1.607 83,9 1,00

Raça/Cor (Q)

Branca 146 30,5 532 37,0 678 35,4 1,00

Parda, Preta 206 43,0 550 38,3 576 30,1 1,36 1,07 1,74 0,012

Paridade (Filhos nascidos vivos) (R) <0,001

0 180 37,6 510 35,5 690 36,0 1,23 0,95 1,59

1 128 26,7 447 31,1 575 30,0 1,00

2e+ 154 32,2 311 21,6 465 24,3 1,73 1,31 2,28


0 394 82,3 990 68,9 1.384 72,2 1,00

1 32 6,7 121 8,4 153 8,0 0,66 0,44 0,99

2+ 15 3,1 21 1,5 36 1,9 1,79 0,92 3,52


Sim 57 11,9 11 0,8 68 3,5 18,07 9,38 34,82 <0,001

Não 373 77,9 1.301 90,5 1.674 87,4 1,00 Nota *Variáveis Ignoradas: L= 0; M= 0; N= 2 (0,1%); O= 5 (0,3%); P= 36 (1,9%); Q= 482 (25,2%); R= 186 (9,7%); S= 343

(17,9%); T= 174 (9,1%)

126

7.3.2 Análise multivariada por componente do óbito infantil

a) Componente Neonatal

Na análise univariada para o componente neonatal foram retiradas apenas as variáveis:

ocupação da mãe (p= 0,632) e porte do estabelecimento de nascimento da criança (p= 0,870).

Na primeira etapa da análise multivariada foram introduzidas no modelo as variáveis

do nível distal: escolaridade da mãe, estado civil da mãe e natureza do hospital. Após a

regressão logística foi retirada do modelo a variável escolaridade materna (p= 0,145).

Na segunda etapa foi aplicado um modelo multivariado para as variáveis do nível

intermediário: local de ocorrência do nascimento, tipo de parto, número de consultas de pré-

natal e índice de Apgar no 1º e 5º minuto. A variável local de nascimento (p= 0,740) foi

retirada do modelo.

A terceira etapa se deu de forma semelhante às anteriores, com a inclusão apenas das

variáveis do nível proximal no modelo multivariado: idade da mãe, tipo de gravidez, sexo da

criança, peso ao nascer, duração da gestação, raça/cor, paridade materna (nº de filhos nascidos

vivos e mortos) e malformação congênita. Nesta etapa retirou-se do modelo, por ordem, as

variáveis números de filhos nascidos vivos (p= 0,678), tipo de gravidez (p= 0,4488) e sexo da

criança (p= 0,191).

A quarta etapa consistiu em aplicar um modelo multivariado para as variáveis do nível

distal e intermediário: estado civil da mãe, natureza do hospital, tipo de parto, número de

consultas de pré-natal e índice de Apgar no 1º e 5º minuto.

Embora os valores de p indicassem a exclusão da variável estado civil da mãe (p=

0,326) a mesma permaneceu no modelo por pertencer ao nível distal. Sendo excluída, no

passo subseqüente, apenas a variável tipo de parto (p= 0,362).

Por fim, foi executado o quinto modelo multivariado, com as variáveis dos níveis

distal, intermediário e proximal: estado civil da mãe, natureza do hospital, número de

consultas de pré-natal, índice de Apgar no 1º e 5º minuto, idade da mãe, peso ao nascer,

duração da gestação, raça/cor, paridade materna (numero de filhos nascidos mortos),

malformação congênita.

Nesta etapa excluiu-se a variável idade da mãe (p= 0,416). Embora o valor de p

sugerisse a retirada da variável estado civil da mãe (p= 0,162) a mesma permaneceu no

modelo por pertencer ao nível distal.

127

A tabela 52 trata do modelo final dos fatores de risco para mortalidade neonatal nas

cinco cidades.

Tabela 52: Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e intervalos de 95% de confiança (IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre a mortalidade neonatal e os fatores de risco nas cidades estudadas. 2005

Nível Variáveis OR Ajustada IC 95% p-valor

Nível Distal


Casada 1,00

Solteira, separada, viúva 1,27 0,91 1,79 0,162

Natureza Hospital <0,001

Publico 0,60 0,30 0,60 <0,001

Privado SUS 1,00 0,70 1,40 0,800




0a3 1,77 1,14 2,75 0,010

4a6 1,29 0,93 1,80 0,130

7e+ 1,00

Apgar 1 min <0,001

0a3 9,69 4,95 18,99 <0,001

4a7 3,35 2,39 4,70 <0,001

8a10 1,00

Apgar 5 min <0,001

0a3 6,37 2,27 17,89 <0,001

4a7 4,11 2,47 6,86 <0,001

8a10 1,00

Nível Proximal

Peso ao nascer

<2500 4,83 3,24 7,21 <0,001

2500e+ 1,00


<37 3,91 2,59 5,90 <0,001

37+ 1,00

Raça/Cor

Branca 1,00

Parda, Preta 1,71 1,26 2,34 <0,001


0 1,00

1 2,27 1,14 4,49 0,019

2+ 0,90 0,58 1,45 0,720


Sim 13,94 6,81 28,53 <0,001

Não 1,00

128

b) Componente Pós-neonatal

Na análise univariada foram excluídas as variáveis: porte do hospital de nascimento da

criança (p= 0,588) e sexo da criança (p= 0,544). A variável raça/cor foi movida por apresentar

completitude inferior a 80%.

Em relação a análise multivariada, a primeira etapa consistiu em executar um mdelo

apenas para as variáveis do nível distal: escolaridade da mãe, ocupação da mãe, estado civil e

natureza do hospital. Tendo sido removida do modelo a variável ocupação da mãe (p= 0,457).

Na segunda etapa foram introduzidas no modelo multivariado, de uma só vez, as variáveis

do nível intermediário: local de nascimento; tipo de parto; numero de consultas de pré-natal e

índice de apgar 1º e 5º minuto. Apos regressão logística foram retiradas do modelo, por

ordem, as variáveis: local de nascimento (p= 0,960) e tipo de parto (p= 0,168).

Seguiu-se com a aplicação do terceiro modelo multivariado, constituído apenas pelas

variáveis do nível proximal: idade da mãe, tipo de gravidez, peso ao nascer, duração da

gestação, paridade materna (numero de filhos nascidos vivos e mortos), malformação

congênita. Nesta etapa foram excluídas, por ordem, as variáveis: numero de filhos (p= 0,229)

e tipo de gravidez (p= 0,127).

Na quarta etapa foram introduzidas no modelo multivariado as variáveis dos níveis distal e

intermediário: escolaridade da mãe, estado civil da mãe, natureza do hospital, numero de

consultas pré natal, índice de apgar 1º e 5º minuto. Embora o valor de p indicasse a exclusão

da variável natureza do hospital (p= 0,148) a mesma permaneceu no modelo por pertencer ao

nível distal.

Na quinta e ultima etapa, incluiu-se no modelo multivariado as variáveis dos três níveis

hierárquicos: escolaridade da mãe, estado civil da mãe, natureza do hospital, número de

consultas pré-natal, índice de apgar no 1º e 5 º minuto, idade da mãe, peso ao nascer, duração

da gestação, paridade materna (número de filhos nascidos mortos) e malformação congênita.

As variáveis: natureza do hospital (p=0,449) e índice de apgar no 1º minuto deveriam

ser excluídas de acordo com os valores da equação, entretanto considerando o nível de

hierarquia, as mesmas foram mantidas. Sendo removida do modelo, apenas a variável idade

da mãe (p=0,349);

129

A tabela 53 mostra o modelo final dos fatores de risco para mortalidade neonatal nas

cinco cidades.

Tabela 53: Valores de odds ratio ajustada (ORadj)) e intervalos de 95% de confiança (IC 95%) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre a mortalidade pós-neonatal e os fatores de risco nas cidades estudadas. 2005

Nível Variáveis OR Ajustada IC 95% p-valor

Nível Distal

Escolaridade da Mãe (em anos) <0,001

<4 2,34 1,45 3,78 <0,001

4a7 1,43 1,06 1,94 0,020

8+ 1,00


Casada 1,00

Solteira, separada, viúva 1,85 1,30 2,64 <0,001


Publico 1,40 1,00 2,00 0,100

Privado SUS 1,20 0,80 1,70 0,500



Número de consultas <0,001

0a3 1,72 1,17 2,54 0,010

4a6 0,77 0,55 1,06 0,110

7e+ 1,00

Apgar 1 min 0,326

0a3 1,72 0,75 3,95 0,200

4a7 1,24 0,85 1,80 0,260

8a10 1,00

Apgar 5 min 0,032

0a3 21,50 2,17 213,38 0,010

4a7 1,22 0,61 2,45 0,580

8a10 1,00

Nível Proximal

Peso ao nascer

<2500 2,80 1,78 4,41 <0,001

2500e+ 1,00


<37 2,40 1,47 3,92 <0,001

37+ 1,00


Sim 16,61 7,71 35,81 <0,001

Não 1,00

130

A tabela 54 sintetiza os achados da análise de regressão logística para associação entre

os óbitos de menores de um ano em cada componente do óbito e os fatores de risco nas cinco

cidades estudadas, permitindo verificar as diferenças existentes no período neonatal e pós-

neonatal.

Entre as variáveis do nível distal, a natureza do hospital de nascimento da criança

representou fator de risco para mortalidade infantil em ambos os componentes. Para os óbitos

ocorridos durante o período neonatal, os hospitais públicos constituíram-se como fator de

proteçãp, com odds ratio ajustada de 0,60, enquanto que no período pós-neonatal os hospitais

públicos e privados conveniados ao SUS caracterizados como fator de risco para a ocorrência

de óbitos em menores de um ano (tabela 54).

Observa-se também que, no componente pós-neonatal, essa variável perde a

significância à medida que interage com as variáveis do nível intermediário e proximal.

A escolaridade materna mostrou significância como fator de risco apenas para o

componente pós-neonatal, onde as mães com menos de três anos de estudo apresentaram uma

maior chance de exposição entre o grupo de casos, com odds ratio ajustada de 2,34 (tabela

54).

O fator estado civil da mãe esteve presente tanto na mortalidade neonatal como na

pós-neonatal, em ambos, observou-se maiores chances de exposição entre as mães solteiras,

separadas ou viúvas (tabela 54).

As variáveis relacionadas à assistência materno-infantil, número de consultas pré-

natal e índice de apgar no 1° e 5° minuto configuraram-se como fatores de risco para a

mortalidade infantil nos dois componentes analisados (tabela 54).

Entre os fatores biológicos, o baixo peso ao nascer (<2.500g) e duração da gestação

mostra-se fortemente associados à mortalidade tanto no período neonatal como no pós-

neonatal, entretanto, demonstrando maior magnitude de associação no período neonatal, com

odds ratio ajusta de 4,83 e 3,91 respectivamente (tabela 54).

As malformações congênitas apresentaram-se fortemente associadas à mortalidade

neonatal e pós-neonatal (tabela 54).

Apenas no componente neonatal o fator raça/cor do recém-nascido e número de filhos

nascidos mortos, apresentaram associação estatisticamente significante com o óbito, com odds

ratio ajustada de 1,71 entre as crianças negras e pardas e 2,27 para as mães com um filho tido

nascido morto (tabela 54).

131

Tabela 54: Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e significância (p-valor) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano nos componentes neonatal e pós-neonatal e os fatores de risco para mortalidade infantil. Nas cinco cidades estudadas. 2005

Variáveis do Modelo Final

Neonatal Pós-neonatal

ORadj p-valor ORadj p-valor

Dis

tal

Escolaridade da Mãe (em anos) <0,001

<4 2,34 <0,001

4a7 1,43 0,020

8+ 1,00


Casada 1,00 1,00

Solteira, separada, viúva 1,27 0,162 1,85 <0,001

Natureza Hospital <0,001 0,220

Publico 0,60 <0,001 1,40 0,100

Privado SUS 1,00 0,800 1,20 0,500

Privado Não SUS 1,00 1,00

Inte

rmed

iári

o

Número de consultas 0,034 <0,001

0a3 1,77 0,010 1,72 0,010

4a6 1,29 0,130 0,77 0,110

7e+ 1,00 1,00

Apgar 1° min <0,001 0,326

0a3 9,69 <0,001 1,72 0,200

4a7 3,35 <0,001 1,24 0,260

8a10 1,00 1,00

Apgar 5° min <0,001 0,032

0a3 6,37 <0,001 21,50 0,010

4a7 4,11 <0,001 1,22 0,580

8a10 1,00 1,00

Pro

xim

al

Peso ao nascer

<2500 4,83 <0,001 2,80 <0,001

2500e+ 1,00 1,00


<37 3,91 <0,001 2,40 <0,001

37+ 1,00 1,00

Raça/Cor

Branca 1,00

Parda, Preta 1,71 <0,001


0 1,00

1 2,27 0,019

2+ 0,90 0,720


Sim 13,94 <0,001 16,61 <0,001

Não 1,00 1,00

132

7.4 Contribuição do Linkage de Bancos de Dados

Dos 1.685 óbitos de menores de um ano nas cinco cidades estudadas, após a realização

do linkage dos bancos de dados do SIM e do Sinasc, foi possível relacionar 1.516 (90,0%)

declarações de óbito (DO) à sua respectiva declaração de nascido vivo (DNV). Apenas 169

(10,0%) não foram pareadas.

Porto Alegre foi a cidade onde se obteve o maior percentual de óbitos pareados, com

236 (96,7%) dos 244 óbitos infantis registrados em 2005. .Percentual acima de 90% também

foi encontrado nas cidades de Guarulhos e Recife. Em Guarulhos foi possível relacionar 304

(96,2%) do total de 316 óbitos. Enquanto em Recife, foram obtidos 368 pares correspondendo

a 95,6% dos 385 óbitos de menores de um ano.

Belém e Goiânia foram as cidades onde se obteve a menor proporção de registros

pareados após o linkage. Em Belém foram pareadas 385 (81,6%) do total de 472 declarações

de óbito, com uma perda de 87 registros. Em Goiânia foram obtidos 223 pares (83,2%) das

268 mortes em menores de um ano registradas, não sendo possível identificar a DNV de 45

registros.

A figura abaixo mostra a distribuição do percentual de pares e não pares obtidos por

meio do linkage entre o SIM e o Sinasc em cada cidade estudada.

Figura 14: Percentual de pares e não pares obtidos através do linkage entre o SIM e o Sinasc, segundo cidade do estudo. 2005

133

Em relação ao tipo de linkage realizado, do total dos óbitos pareados nas cinco cidades

(1.516), 1.130 (74,5%) foram relacionados por meio do linkage determinístico, no qual foi

identificada uma relação unívoca entre os registros do SIM e do Sinasc, por meio do número

da DNV comum aos dois bancos de dados. Esse elevado percentual evidencia a qualidade das

informações das referidas bases de dados.

Ainda em relação ao total das cinco cidades, 386 (25,5%) declarações de óbito foram

pareadas com sua respectiva DNV por meio do linkage probabilístico.

Em geral, pôde-se verificar um maior predomínio do número de registros pareados por

meio do linkage determinístico, com uma proporção de até 99,6% em Porto Alegre e 97,0%

em Recife, chegando a 85,2% em Belém e 71,3% em Goiânia. Guarulhos foi, entre as cidades

estudadas, a que apresentou menor percentual de pares obtidos por meio do linkage

determinístico, apenas 16,8%, 51 óbitos do total de 304 registros pareados.

Portanto, foi também em Guarulhos onde houve a maior contribuição do linkage

probabilístico, 83,2% correspondendo a 253 registros do total de 304 pares. Observou-se

também uma importante contribuição do linkage probabilístico nas cidades de Goiânia (n=64;

28,7%) e em Belém (n=57; 14,8%).

A figura abaixo mostra a distribuição do percentual dos pares em cada tipo de linkage

entre o SIM e o Sinasc nas cinco cidades estudadas.

Figura 15: Percentual de pares obtidos em cada tipo de linkage entre o SIM e o Sinasc, segundo cidade do estudo. 2005

134

Quanto ao componente do óbito, foi realizada uma comparação entre os óbitos

pareados e não pareados segundo faixa etária. Considerando que nas cinco cidades estudadas,

há um maior número de óbitos no período neonatal, essa distribuição se manteve nos registros

pareados (tabela 55).

Entretanto, entre os registros onde não foi possível o relacionamento entre a DO e a

respectiva DNV, verifica-se diferenças entre as cidades. Em Recife e Guarulhos, a maior

proporção de registros não pareados se referiam a óbitos do período pós-neonatal. Enquanto

que nas cidades de Belém e Goiânia, observa-se um predomínio do componente neonatal

tanto entre os pares como entre os não pares (Tabela 55).

Esse predomínio do componente neonatal entre os registros não pareados nas cidades

de Belém e Goiânia, torna questionável a qualidade dos dados e da vigilância do óbito infantil

nessas cidades, uma vez que se espera que quanto mais próximos os eventos nascimento e

óbito, mais oportuna é a investigação da morte infantil e conseqüentemente, com melhor

qualidade da informação.

Tabela 55: Número absoluto e percentual dos óbitos infantis registrados no SIM pareados e não pareados com o Sinasc segundo componente do óbito e cidade estudada. 2005

Cidade Componente Par Não Par Total

n % n % n %

Belém Neonatal 284 73,7 49 56,3 333 70,5 Pós Neonatal 101 26,2 38 43,7 139 29,4 Total 385 100 87 100 472 100

Recife Neonatal 267 72,6 4 23,5 271 70,4 Pós Neonatal 101 27,4 13 76,5 114 29,6 Total 368 100 17 100 385 100

Guarulhos Neonatal 182 59,8 5 41,6 187 59,2 Pós Neonatal 122 40,1 7 58,3 129 40,8 Total 304 100 12 100 316 100

Porto Alegre Neonatal 133 56,3 4 50 137 56,2 Pós Neonatal 103 43,6 4 50 107 43,9 Total 236 100 8 100 244 100

Goiânia Neonatal 165 74 34 75,6 199 74,2 Pós Neonatal 58 26 11 24,4 69 25,7 Total 223 100 45 100 268 100

Total Neonatal 1031 68 96 56,9 1127 66,9 Pós Neonatal 485 32 73 43,2 558 33,1 Total 1516 100 169 100 1685 100

135

��

136

8 DISCUSSÃO

8.1 Sobre os resultados

Constata-se uma importante redução da mortalidade infantil nas cidades estudadas,

influenciada principalmente pela queda nas taxas do componente pós-neonatal, devido,

sobretudo, a redução das mortes por doenças infecciosas intestinais e infecções respiratórias

agudas. Entretanto, persistem as disparidades regionais, tanto na distribuição dos coeficientes

de mortalidade, como no ritmo de redução das taxas. Resultados semelhantes foram

encontrados em estudos realizados no país (BRASIL, 2006; COSTA, 2003; DUARTE et al.;

2002; IBGE, 1999; SIMÕES; MONTEIRO, 1995; SOUZA; LEITE FILHO, 2008;

SZWARCWALD et al. 1997;).

Entre as cinco cidades estudadas, Belém foi a que apresentou o maior coeficiente de

mortalidade infantil em 2005, com CMI de 20,0 por mil nascidos vivos, com uma SMR de

1,18 quando comparada à taxa de mortalidade infantil do Brasil. Recife foi a cidade com a

segunda maior taxa de mortalidade em menores de um ano, entre as cidades analisadas, com

CMI de 16,6/1.000 nascidos vivos. Enquanto que Porto Alegre apresentou o menor

coeficiente com 12,9 óbitos de menores de um ano a cada mil nascidos vivos, e uma SMR de

0,76 quando comparada à taxa nacional.

Esses dados confirmam a persistência das desigualdades regionais na mortalidade

infantil e conseqüentemente, expressam diferentes riscos de ocorrência de morte em menores

de um ano de acordo com a região do país. Observando-se uma concentração das maiores

taxas nas cidades das regiões Norte e Nordeste, enquanto que o centro-sul do país apresenta

os menores coeficientes. Tais achados corroboram com o apresentado na literatura nacional

em relação às desigualdades na distribuição da mortalidade infantil no Brasil (BRASIL, 2006;

DUARTE et al.; 2002; IBGE, 1999; FUNDAÇÃO OSWALDO CRUZ, 2008; SIMÕES;

MONTEIRO, 1995; SOUZA; LEITE FILHO, 2008; SZWARCWALD et al., 1997).

De acordo com Simões (2002), embora tenha apresentado melhoras em seus

indicadores sociais, o Brasil ostenta grandes disparidades regionais, principalmente no que se

refere à Região Nordeste. As disparidades incluem as desigualdades raciais, pois crianças

negras e índias são mais vulneráveis à mortalidade infantil, assim como as crianças residentes

137

em favelas. Isso pode ficar oculto nas grandes cidades, especialmente nas regiões mais

desenvolvidas, como as cidades das Regiões Sul e Sudeste, onde a taxa media mascara as

desigualdades existentes, entretanto nas regiões Norte e Nordeste as desigualdades tornam-se

mais evidentes.

Segundo o Ministério da Saúde (2006), a região Nordeste concentra 28,1% da

população brasileira e sua participação no produto interno bruto é de apenas 13,1%; a

expectativa de vida ao nascer é de 65,1 anos, abaixo da média brasileira (68,6). A taxa de

mortalidade infantil de 47,3 é ainda mais díspar, cerca de 50% maior que a média nacional em

2000 (BRASIL, 2006).

Segundo Szwarcwald et al (1997), os estados das regiões Nordeste e Norte são

classificados como aqueles com piores situações de mortalidade infantil, com padrões

semelhantes a países como a Índia.

Em relação aos componentes da mortalidade infantil, nas cinco cidades estudadas

observou-se um predomínio do componente neonatal, especialmente no período neonatal

precoce. As cidades de Belém e Guarulhos apresentaram taxas maiores do que a nacional,

com CM de 6,0 em Guarulhos e de 5,9/1.000 nascidos vivos em Belém, com SMR de 1,1 para

ambas. Enquanto que as cidades de Goiânia e Recife apresentaram as taxas mais no período

pós-neonatal, CM de 3,5 e 4,9 por mil nascidos vivos, respectivamente.

Esses achados estão de acordo com o conhecimento acumulado na literatura científica.

Segundo o Ministério da Saúde, apesar da queda importante na última década, decorrente da

redução da mortalidade pós-neonatal (28 dias a 1 ano de vida) os índices são ainda elevados,

há uma estagnação da mortalidade neonatal no país (0 a 27 dias de vida) – principal

componente da mortalidade infantil desde a década de 90 – e uma concentração nas regiões e

populações mais pobres, refletindo as desigualdades sociais. Esta situação é agravada quando

se reconhece que em sua maioria estas mortes podem ser consideradas evitáveis, determinadas

pelo acesso em tempo oportuno a serviços de saúde resolutivos e qualificados (BRASIL,

2004).

Ainda em relação ao componente pós-neonatal, Shimakura et al (2001) afirmam que

maiores proporções de mortalidade no período pós-neonatal, relacionadas a causas como

doenças respiratórias e diarréias – evitáveis por medidas simples –, ocorrem em situações de

grande carência social e precário acesso a serviços de saúde.

138

Quanto à causa básica dos óbitos infantis, as afecções originadas no período perinatal

configuram-se na primeira causa de morte, seguida das malformações congênitas.

Estudo realizado por Silveira et al (2008) relatam que em1996, as causas perinatais

eram responsáveis por 49,7% dos óbitos infantis no Brasil, tendo aumentado para 53,6% e

55,4% nos anos de 2000 e 2003, respectivamente. Entre as causas perinatais de mortalidade

infantil, 61,4% estão associadas com a prematuridade, como síndrome de sofrimento

respiratório, hipóxia e outros problemas respiratórios. Isso confere à prematuridade um

importante papel nos óbitos infantis e, portanto, torna seu controle e manejo adequado a

intervenções potencialmente efetivas para a redução desta mortalidade.

A despeito dos avanços conseguidos, existe ainda um grande espaço para a redução da

mortalidade infantil no Brasil. Sendo urgente a adoção de medidas que podem determinar

grande impacto sobre as causas perinatais, o agrupamento mais importante, implementadas na

esfera da atenção básica à saúde, sobretudo no atendimento pré-natal e na assistência ao parto

(ANDRADE; SZWARCWALD, 2007).

De acordo com os achados do presente estudo, a mortalidade proporcional por doenças

infecciosas e parasitárias, doenças do aparelho respiratório e doenças nutricionais, vem

apresentando importante redução no país e nas cinco cidades estudadas, entre os anos de 1996

e 2005, representando juntas, entre 13% a 20% das causas básicas do total de mortes em

menores de um ano. Entretanto, para os óbitos ocorridos no período pós-neonatal, essas são as

principais causas de morte, chegando a concentrar quase 50% do total dos óbitos neste

componente. Tais dados tornam-se relevantes ao considerar que entre esses grupos de causas

estão as doenças diarréicas, pneumonias e a desnutrição. Merecendo destaque, especialmente,

dada a evitabilidade dessas doenças.

Resultados semelhantes foram encontrados por França et al (2001), que ao estudar a

associação entre fatores sócio-econômicos e mortalidade infantil na cidade de Belo Horizonte-

MG, verificou que as altas taxas de mortalidade no período pós-neonatal decorrem do peso

relativo dos óbitos por diarréias, pneumonias e desnutrição, responsáveis pela maior parte das

mortes infantis tardias.

Estudo realizado por Alves et al (2008) que investigou as principais causas de óbitos

infantis pós-neonatais em Belo Horizonte entre de 1996 a 2004, revelam que apesar do

decréscimo, o grupamento diarréia-pneumonia-desnutrição-septicemia ainda foi responsável

por cerca de um quarto dos óbitos em 2002-2004. As malformações congênitas passaram a

139

representar a principal causa de morte pós-neonatal no último triênio e, juntamente com as

afecções perinatais, representaram 34% dos óbitos.

Ressalta-se ainda a redução da mortalidade proporcional por causas mal definidas,

com uma redução de 58,3%, passando de 12,8% em 1996 para 5,3% em 2005. Revelando a

melhoria na atenção à saúde materno-infantil e à qualidade dos sistemas de informações.

Segundo o Ministério da Saúde (2004), as causas perinatais, a pneumonia e a diarréia

associadas à desnutrição são as principais causas de morte no primeiro ano de vida e merecem

atenção de destaque. Portanto, o nascimento saudável, a promoção do crescimento,

desenvolvimento e alimentação saudáveis, com enfoque prioritário para a vigilância à saúde

das crianças de maior risco e o cuidado às doenças prevalentes, são ações que não podem

deixar de ser realizadas em toda a sua plenitude.

Portanto, os achados do presente estudo e as informações encontradas em vários

estudos científicos publicados, a exemplo dos acima citados, revelam marcantes

desigualdades no perfil da mortalidade infantil, seja na distribuição das taxas, no

comportamento da tendência histórica, nos componentes do óbito ou nas causas associadas.

Ressalta-se, portanto, que tais diferenças estão fortemente associadas às condições

socioeconômicas e de acesso aos serviços de saúde, constituindo-se em um indicador de

iniqüidade.

Para Castellanos (1997) iniqüidade pode ser entendida como desigualdade redutível na

situação de saúde, vinculada a condições heterogêneas de vida. Encontra como explicação de

seu surgimento e perpetuação, o papel desempenhado pelo nível socioeconômico (mensurado

pela educação, ocupação e/ou renda); pela discriminação social (baseada em gênero ou

raça/etnia); pelas condições de vida e pela distribuição de renda.

Além destes fatores, a qualidade dos serviços de atenção à saúde materno-infantil

produz forte influência na mortalidade infantil, considerada como ocorrência “evitável” por

serviços de saúde eficazes, constituindo-se em um “evento sentinela” da qualidade da atenção

à saúde. Assim, a desigualdade do risco de ocorrência dos problemas de saúde é também uma

medida da evitabilidade dos eventos e, conseqüentemente, da qualidade dos sistemas de saúde

(HARTZ, et al. 1996).

Nesse sentido, para a compreensão das relações entre saúde e condições

socioeconômicas e ambientais, o coeficiente de mortalidade infantil apresenta-se como um

indicador relevante. Uma vez que, no primeiro ano de vida, a mortalidade é fortemente

140

influenciada por determinantes socioeconômicos, institucionais e ambientais que prevalecem

sobre os fatores exclusivamente biológicos.

Considerando, a relevância de se conhecer os determinantes da mortalidade infantil e

seus diferenciais, utilizou-se o critério de selecionar uma cidade de semelhante porte

populacional de cada uma das cinco macrorregiões, na busca apreender as disparidades

regionais existentes no país.

Dentre os fatores de risco analisados, a escolaridade da mãe é tida como um marcador

da condição socioeconômica da mãe e de sua família, relacionando-se nesse contexto com o

perfil cultural e comportamental, ligados aos cuidados de saúde, agindo como importante

determinante das mortes infantis (BARROS, 2000; MORAIS NETO; SILVA et al., 2006).

No presente estudo, o nível de escolaridade da mãe apresentou associação

estatisticamente significante na análise univariada nas cinco cidades estudadas e nos

componentes neonatal e pós-neonatal. Verificando-se uma maior probabilidade de mortes em

menores de um ano entre as crianças nascidas de mães com baixa instrução (até quatro anos

de estudo). Porém, análise multivariada hierarquizada, essa variável perdeu a significância

para a maioria das cidades, permanecendo no modelo final como fator de risco, apenas nas

cidades de Belém e Porto Alegre, e no componente pós-neonatal.

Em Belém, as mães com até quatro anos de estudo representaram um risco de

aproximadamente duas vezes maior para o óbito infantil. Em Porto Alegre e no componente

pós-neonatal, a associação entre a baixa instrução da mãe e o óbito infantil foi ainda maior,

resultando numa odds ratio ajustada de 2,14 e 2,34, respectivamente.

Os achados desse estudo, em relação à cidade de Porto Alegre, corroboram com o

trabalho de Jobim e Aerts (2008) que investigaram os fatores associados à mortalidade infantil

evitável em Porto Alegre no triênio de 2000 a 2003, onde destacam que entre o grupo de

casos houve um maior número de mães com até três anos de escolaridade.

Resultados semelhantes foram encontrados por Silva et al (2006), analisando os

fatores de risco associados à mortalidade infantil numa coorte de nascidos vivos em

Maracanaú, Ceará. Ao constatarem uma tendência de diminuição dos valores do risco relativo

não ajustado à medida que o grau de escolaridade materna (em anos de estudo) aumentava,

apesar da não ocorrência de associação estatisticamente significante na análise multivariada

(permaneceu no modelo final como variável de controle) e percebeu-se que o coeficiente de

141

mortalidade infantil foi maior entre nascimentos de mãe com nenhuma escolaridade em

relação às demais categorias.

Em relação aos componentes do óbito, semelhantemente ao encontrado no presente

trabalho, cuja associação entre o nível de escolaridade materna e a mortalidade neonatal não

foi significante, Martins e Velásquez-Meléndez (2004) no estudo do município de Montes

Claros – MG, descreve redução do coeficiente das mortes neonatais em relação ao aumento da

escolaridade materna, porém sem associação estatisticamente significante. A coorte de

nascimentos analisada no município de Santo André – SP também não verificou tendência de

diminuição da probabilidade de morte com o aumento do grau de instrução da mãe

(BOHLAND; MELLO JORGE, 1999). O estudo de caso-controle desenvolvido por Aquino et

al (2007) em Recife – PE, não encontrou associação das mortes neonatais e grau de instrução

da mãe. Entretanto, mesmo que a baixa escolaridade não interfira diretamente na mortalidade

neonatal, ela geralmente se relaciona a baixo nível socioeconômico, situação adversa à saúde

infantil e materna (ARAUJO, et al., 2000).

Quanto ao componente pós-neonatal, estudo realizado em Goiânia por Morais Neto e

Barros (2000), encontrou associação estatística significante entre mortes no período pós-

neonatal e mães sem instrução. Segundo os autores, nascidos vivos de mães sem instrução

apresentaram risco de morte 6,3 vezes superior ao dos nascidos de mãe com nível superior.

Estudo realizado por França et al (2001) constatou que a variável escolaridade da mãe

manteve-se significativa, mesmo após inclusão no modelo das variáveis renda, escolaridade

do chefe da família e existência de bens de consumo duráveis na moradia.

Shimakura et al (2001) evidenciam o efeito da escolaridade materna na mortalidade

infantil na cidade de Porto Alegre. Afirmam ainda que, as chances de sobrevivência das

crianças são em grande parte determinadas por sua inserção social, ao passo que a baixa

escolaridade da mãe, neste estudo, representou, para a criança, um excesso de risco para a

mortalidade no período pós-neonatal.

O tipo de ocupação da mãe não se mostrou associado à ocorrência do óbito infantil em

nenhuma das cidades analisadas, nem tampouco nos componentes. Na análise univariada,

ainda foi possível observar uma associação entre as mães sem ocupação (desempregadas,

estudantes e donas de casa) e o óbito infantil, na cidade de Belém (OR bruta=1,37) e no

componente pós-neonatal (OR bruta=1,55), porém na análise multivariada essa variável perde

a significância.

142

Dentre as publicações analisadas, resultados diferentes foram encontrados apenas por

França et al (2001) e Nascimento et al (2008). França et al (2001), ao analisar a associação

entre fatores socioeconômicos e a mortalidade por diarréia, pneumonia e desnutrição em Belo

Horizonte, onde as famílias pesquisadas, 21% dos casos e 14% dos controles informaram que

a mãe trabalhava fora. As ocupações relatadas eram de baixa remuneração: empregada

doméstica (36% das mães), faxineira (18%), passadeira (8%), cozinheira/doceira/balconista

de bar (4%). Interessante observar que o número de mães que utilizavam creches foi muito

pequeno (6%). A maioria informou deixar as crianças por conta de parentes adultos (59% dos

casos) ou mesmo com outras crianças, quando saía para trabalhar. O risco de morte infantil

associado ao trabalho da mãe fora de casa talvez esteja ligado às maiores dificuldades de

cuidado destas crianças, inclusive com suspensão mais precoce do aleitamento materno.

Nascimento et al (2008), no estudo realizado em Salvador-BA, constatou associação

de óbito infantil com ocupação materna. Segundo os autores, no caso das mães empregadas

domésticas, a jornada de trabalho pode estar contribuindo para que essas mulheres recebam

uma inadequada atenção pré-natal, pelo menos no que diz respeito ao número de consultas,

aspecto abordado por este trabalho. Ocupação materna apresentou uma associação mais forte

com a mortalidade infantil que a do peso ao nascer, fazendo supor que a pouca

disponibilidade de tempo em casa também influencia na qualidade dos cuidados maternos

para essas crianças.

Em relação ao estado civil da mãe, as mães solteiras, viúvas ou separadas

judicialmente, apresentaram associação estatisticamente significante, com maior razão de

exposição entre o grupo de casos, na análise univariada nas cinco cidades estudadas e nos

componentes neonatal e pós-neonatal. Permanecendo no modelo multivariado final, em

ambos os componentes e na maioria das cidades, exceto em Belém e em Goiânia.

O estado civil da mãe esteve mais fortemente associado à mortalidade infantil na

cidade de Recife, onde as mães solteiras, viúvas ou separadas apresentaram maior chance de

exposição entre o grupo de casos com odds ratio ajustada de 1,95 e no componente pós-

neonatal (OR ajustada=1,85).

Esses achados corroboram com alguns estudos disponíveis na literatura científica

(FRANÇA at al, 2001; JOBIN; AERTS, 2008). No estudo de França et al (2001) as crianças

nascidas de mães casadas tiveram maiores chances de sobrevivência do que as de famílias

com mães em união consensual ou sozinhas. Para Jobim e Aerts (2008), a ausência de

143

companheiro pode indicar uma maior vulnerabilidade social, uma lacuna no suporte

emocional e econômico para a família.

A natureza do hospital de nascimento da criança constituiu-se num importante fator de

risco para a mortalidade infantil em todas as análises realizadas, tanto para as cidades

estudadas como entre os componentes. Merecendo destaque, uma vez que essa variável além

de permitir uma aproximação com as condições socioeconômicas reflete algumas questões

macro-estruturais da atenção materno-infantil.

Em geral, os nascimentos ocorridos em estabelecimentos públicos e os privados

filantrópicos e conveniados ao SUS constituíram maior risco para a mortalidade infantil, dado

o modelo final obtido mediante a analise multivariada. Em Belém e em Goiânia, os

nascimentos ocorridos nos estabelecimentos públicos representaram uma razão de chances

1,20 vezes maior no grupo de casos. Em Guarulhos, nesse mesmo estrato, o valor da odds

ratio ajustada ainda foi maior, 2,30. Entre os componentes da mortalidade infantil, os

estabelecimentos públicos permanecem com maior chance de exposição entre os casos.

Destaca-se, porém os resultados das cidades de Recife e Porto Alegre. Para ambas, os

estabelecimentos de nascimento da criança privados filantrópicos e conveniados ao SUS,

representaram maior risco para a ocorrência dos óbitos de menores de um ano, com odds ratio

ajustada de 1,30 em Recife e 1,80 em Porto Alegre.

Deve-se pôr em destaque a representação da ocorrência dos nascimentos em

estabelecimentos públicos como risco para o óbito infantil, e embora essa associação pareça

estar influenciada por questões socioeconômicas, as condições de acesso e qualidade da

atenção materno-infantil devem ser consideradas. Ressalta-se também que, nas cidades onde

os estabelecimentos privados filantrópicos e conveniados ao SUS estiveram mais fortemente

associados à mortalidade infantil, além dos aspectos acima citados, alguns questionamentos

parecem pertinentes, como a possibilidade de discriminação e diferenças na assistência

prestadas aos usuários do SUS em instituições privadas, a carência de critérios adotados para

contratação da rede complementar e a deficiência de mecanismos de avaliação da qualidade

dos serviços.

Os achados dessa pesquisa vão ao encontro dos resultados do estudo de Nascimento et

al (2008) onde demonstra a associação entre parto em hospitalais públicos e óbitos de

menores de um ano, sugerindo a existência de deficiências na assistência a recém-nascidos de

144

risco na população usuária dessas unidades de saúde, evidenciando uma maior

vulnerabilidade da população mais pobre.

Um estudo realizado em Goiânia,constatou que o risco de morte durante o período

neonatal foi de 2,3 superior entre os nascimentos ocorridos em hospitais público-estatal em

relação aos nascidos vivos em hospitais privados e de 2,7 maior durante o período pós-

neonatal (MORAIS NETO; BARROS, 2000).

Os resultados indicam a baixa qualidade da assistência médica como um importante

fator de risco para o óbito infantil pós-neonatal por causas evitáveis. Destacando a falta de

integralidade entre as atividades ambulatoriais e hospitalares como importante determinante

da baixa qualidade. Sem desconsiderar o papel preponderante das variáveis socioeconômicas,

salienta-se a necessidade de uma ampla discussão sobre o desempenho dos serviços de saúde

e mortalidade infantil evitável (CALDEIRA et al. 2001).

Para Silva et al (2006) os achados remetem a discussão sobre o efeito protetor de

nascimentos em hospitais privados, cuja população parece dispor de melhores condições

socioeconômicas e, sendo assim, detendo outras características relevantes para a

sobrevivência infantil.

Os autores recomendam ainda, a vigilância por parte dos serviços de saúde aos recém-

nascidos de baixo peso, prematuros e com escore de Apgar igual ou inferior a sete, no sentido

de ofertar assistência adequada e tecnologicamente avançada para cada um dos níveis de

complexidade do sistema local de saúde, bem como a garantia de assistência pré-natal de

qualidade adequadamente conduzida e a organização da assistência em sistemas

hierarquizados e regionalizados de forma a garantir acessibilidade à gestante, a fim de

detectar precocemente eventuais doenças maternas e fetais, melhorando assim a possibilidade

de sobrevivência do recém-nascido e reduzindo a prevalência de retardo do crescimento intra-

uterino, a prematuridade e a ocorrência de baixo peso ao nascer (SILVA et al. 2006).

Em relação a variável porte do estabelecimento de nascimento, não houve associação

estatisticamente significativa em nenhuma das cidades estudadas, nem na análise por

componente. Porém, cabe esclarecer que essa variável não traduz o porte do hospital segundo

critérios como número de leitos, especialidades, complexidade. Trata de uma classificação

criada durante a realização do estudo levando-se em consideração o volume de nascimentos

ocorridos em cada estabelecimento, segundo município de residência da mãe. Essa

categorização foi utilizada para seleção da amostra do grupo de controles, com uma proporção

145

de 3 controles para 1 caso em cada estrato de porte, apresentando, portanto uma proporção

semelhante entre os óbitos e a amostra dos sobreviventes. Desta forma, os valores da odds

ratio sempre próximos da unidade em cada estrato, demonstram que os casos e os controles

são semelhantes em relação ao porte.

A atenção à saúde da mãe e da criança tem sido apontada como fator de grande

relevância para a redução da mortalidade infantil. As variáveis reprodutivas maternas e as

relacionadas às condições de nascimento da criança permitem a avaliação da qualidade dessa

atenção (BRASIL, 2004; JOBIN; AERTS, 2008).

No presente estudo os partos hospitalares representaram quase a totalidade dos partos,

tanto para o grupo de casos como para o grupo de controles, não apresentando associação no

modelo final de determinação da mortalidade infantil em nenhuma das análises realizadas.

Conclusão semelhante apresentou o estudo de Jobin e Aerts (2008), que não encontrou

associação entre o local de nascimento e os óbitos evitáveis em Porto Alegre, possivelmente

pelo pequeno número de nascimentos ocorridos fora do ambiente hospitalar.

Silva et al (2006) verificam que em Maracanaú-CE, o local de nascimento constitui

um fator de risco para as mortes infantis. Esse estudo mostrou que os partos realizados em

domicílio apresentaram maior chance de resultar em óbito infantil (RR não ajustado = 5,92;

IC95% 1,53–22,94) em relação aos partos ocorridos em hospitais, sugerindo que o

atendimento pediátrico na sala de parto nos primeiros minutos de vida do recém-nascido

parece ser vital para a diminuição da morbimortalidade, principalmente entre os neonatos,

porém a associação não foi sustentada no modelo final da análise multivariada.

Os partos vaginais apresentaram uma maior associação com a mortalidade infantil na

análise univariada nas cidades de Belém e Recife e em ambos os componentes da mortalidade

infantil. Porém perdeu a significância na análise multivariada não estando presente em

nenhum dos modelos finais dos fatores de risco associados às mortes em menores de um ano.

Resultados semelhantes foram encontrados por Silva et al (2006) no município de

Maracanaú-CE, onde o parto vaginal não esteve relacionado com a mortalidade infantil. Não

houve associação entre tipo de parto e mortes neonatais no estudo de uma coorte em Montes

Claros e em Recife (AQUINO et al., 2007; MARTINS; VELÁSQUEZ-MELÉNDEZ,1999).

Entretanto diferem dos resultados do estudo de Morais Neto e Barros (2000) em

Goiânia-GO, que verificaram um efeito protetor do parto cesáreo concentrando-se nas

crianças com baixo peso ao nascer e nos nascidos vivos em hospitais privados, cuja clientela,

146

com melhores condições socioeconômicas, detém outras características favoráveis à

sobrevivência no período neonatal (MORAIS NETO; BARROS, 2000). De encontro aos

resulados desse estudo, vão os achados de Jobin e Aerts (2008) onde o parto cesáreo

apresentou associação significativa com os óbitos evitáveis.

Ribeiro et al (2009) no estudo relativo aos nascidos vivos com baixo peso em Recife,

concluiu que o parto vaginal constituiu um fator de risco para a mortalidade neonatal, mesmo

quando ajustado por outros fatores de exposição, como o tipo de hospital, a idade gestacional

e a faixa de peso ao nascer. Sugerindo a realização de outros tipos de estudo relacionados à

avaliação dos serviços de saúde para elucidação desses resultados referentes à via de parto de

modo mais apropriado.

A freqüência às consultas de pré-natal tem sido demonstrada por alguns estudos como

uma das variáveis mais importantes relacionadas à gestação e ao parto na prevenção da

morbidade e mortalidade infantil e de seus componentes (ARAUJO et al., 2000; HARTZ et

al., 1996; SILVA et al., 2006; VICTORA, 2001). O companhamento rigoroso durante o pré-

natal permite a identificação e intervenção precoces no sentido de minimizar danos à saúde

materno-infantil. Sendo assim, a garantia de assistência pré-natal de qualidade adequadamente

conduzido e a organização da assistência em sistemas hierarquizados e regionalizados de

forma a garantir acessibilidade à gestante, pode detectar doenças maternas e fetais,

melhorando assim a possibilidade de sobrevivência do recém-nascido e reduzindo a

prevalência de retardo do crescimento intrauterino, a prematuridade e a ocorrência de baixo

peso ao nascer (ARAUJO et al., 2000; HARTZ et al., 1996; VICTORA, 2001).

Nesse estudo, o baixo número de consultas de pré-natal (0 a 3 consultas) esteve

associado à mortalidade infantil em todas as análises realizadas, configurando-se como fator

de risco no modelo multivariado final tanto para as cidades estudadas como para os dois

componentes (neonatal e pós-neonatal).

Destacam-se as cidades de Goiânia e Porto Alegre, onde as mães com até três

consultas de pré-natal representaram um risco quase três vezes maior entre o grupo de casos.

Para os componentes do óbito infantil, percebeu-se uma maior associação no período

neonatal, com odds ratio ajustada de 1,77 para as mães com baixo número de consultas de

pré-natal entre o grupo de casos, enquanto que no período pós-neonatal essa razão de chances

foi de 1,72.

147

Essas constatações corroboram com a literatura científica (KILSZTAJN et al., 2000;

MARTINS; VELÁSQUEZ-MELÉNDEZ, 1999; NASCIMENTO et al., 2008; RIBEIRO et

al., 2004; SILVA et al., 2006;). Nascimento et al (2001) considera que como prematuridade e

retardo de crescimento intrauterino, condições que favorecem o baixo peso ao nascer, são

passíveis de identificação e, em boa parcela dos casos, também de prevenção durante o pré-

natal, sua associação com óbitos de menores de um ano, pode estar indicando a existência de

problemas na qualidade dessa assistência. Esta hipótese também se encontra fortalecida pelo

encontro de associação com número inadequado de consultas de pré-natal, fato que,

igualmente, aponta para possíveis problemas de acesso a esse tipo de atenção.

O índice de apgar no 1º e no 5º minuto é utilizado na mensuração da vitalidade do

nascido vivo. Os achados do estudo demonstram que os mais baixos escores (0 a 3) desse

índice, tanto no 1º como no 5º minuto, constituíram-se como fator de risco no modelo final de

determinação da mortalidade infantil nas cinco cidades estudadas e na análise por

componente.

Segundo Kilsztajn et al (2007) o índice de Apgar é um importante indicador de risco

para a morbimortalidade perinatal. Estudo realizado para o Município de São Paulo em 1998

considerou que o baixo índice de Apgar é um bom indicador de morbidade e está associado à

mortalidade neonatal (MACHADO; HILL, 2005). Outro estudo, desenvolvido para comparar

condições sócio-econômicas e características neonatais no Rio de Janeiro em 1994, também

concluiu que o índice de Apgar é um importante indicador de risco (D’ORSI et al. 2005).

Em Montes Claros-MG o escore de Apgar inferior a sete no primeiro e quinto minutos

de vida constituíram-se em fatores de risco independentes para o óbito no período neonatal.

Quanto menor o escore de Apgar no primeiro e quinto minutos de vida, menores foram as

chances de sobrevivência (MARTINS;VELÁSQUEZ-MELÉNDEZ,1999). Resultados

semelhantes foram encontrados em Maracanaú-CE e em Recife-PE (AQUINO et al., 2007;

SILVA et al., 2006).

A faixa etária da mãe apresentou associação estatisticamente significante na análise

univariada em quatro cidades estudadas, e nos componentes neonatal e pós-neonatal, à

exceção apenas de Recife, caracterizando um maior risco para as mães nos dois extremos dos

intervalos etários, 10 a 19 e mais de 35 anos. Entretanto, análise multivariada, essa variável

perdeu a significância para todas as cidades e para os dois componentes da mortalidade

infantil.

148

Embora a idade da mãe não tenha permanecido no modelo final dos fatores de risco

para a mortalidade infantil, os achados da análise univariada por componente demonstram que

as mães com mais de 35 anos apresentaram maior razão de exposição entre o grupo de casos

com odds ratio bruta de 1,45 no componente neonatal, enquanto que no componente pós-

neonatal as mães adolescentes (10 a 19 anos) constituíram uma chance de exposição de 1,58

vezes maior entre o grupo de casos, refletindo possíveis associações com o nível

socioeconômico das mães.

A existência de maior probabilidade de morte infantil (neonatal e pós-neonatal) entre

os nascidos vivos de mães com idades consideradas extremas, ou seja, com idade inferior a 20

anos e naquelas de 35 anos e mais é sugerida por alguns autores (ALMEIDA et al. 2002).

No estudo de Silva et al (2006) o resultado da análise univariada obtida revelou

associação estatisticamente significativa entre nascidos vivos de mães com 35 anos e mais e a

ocorrência de óbito infantil, porém esse resultado foi esvaziado na análise multivariada.

Resultado semelhante ao encontrado em Montes Claros-MG, onde As idades maternas

consideradas como extremas para a reprodução, menos de 20 e mais de 34 anos, não se

constituíram em fatores de risco para a mortalidade nas primeiras semanas de vida

(MARTINS; VELÁSQUEZ-MELÉNDEZ,1999).

Em Porto Alegre-RS mães adolescentes e desfechos desfavoráveis, tais como

prematuridade, baixo peso ao nascer e maior proporção de parto cesárea parecem estar

associados. Entre as mães das crianças investigadas, 24,1% tinham menos de 20 anos de

idade, porém não foi encontrada associação estatisticamente significativa com o desfecho

(JOBIN; AERTS, 2008). Ribeiro et al (2009) relatam que a idade materna <18 anos

(RR=2,62) foi fator de risco para a mortalidade infantil.

No entanto, raramente encontra-se essa característica isolada. Sabe-se que muitas

dessas mães iniciaram sua vida reprodutiva precocemente, quando ainda eram adolescentes,

estando despreparadas para a difícil tarefa da maternagem, tendo que abandonar os estudos ou

o trabalho. Tiveram também muitos filhos, com pequeno intervalo interpartal, o que dificulta,

ainda mais, a qualidade da atenção dedicada às crianças. Certamente, a ação conjunta desses

fatores também influencia as chances de sobrevivência dessas crianças (SHIMAKURA et al.,

2001).

Quanto ao tipo de gravidez, na análise univariada foi possível observar entre as mães

com gravidez múltipla uma maior razão de exposição entre o grupo de casos do que entre os

149

controles para todas as cidades estudadas e para os ambos os componentes (neonatal e pós-

neonatal). Porém na interação com outras variáveis ajustadas no modelo multivariado por

meio da regressão logística, o tipo de gravidez perde a significância estatística em quase todas

as cidades e nos dois componentes estudados, permanecendo no modelo multivariado final

apenas da cidade de Porto Alegre. Nessa cidade constatou-se que entre as mães com gravidez

múltipla houve uma razão de exposição cerca de 10 vezes maior chance entre os casos.

Resultados semelhantes foram encontrados por Martins e Velásquez-Meléndez (1999)

em Montes Claros-MG, onde a associação entre gravidez múltipla e mortalidade neonatal foi

esvaziada na análise multivariada, provavelmente em virtude do fato de a idade gestacional e

o baixo peso ao nascer, muito prevalente entre os gemelares, serem variáveis independentes

mais fortemente associadas à mortalidade. Jobin e Aerts (2008) também não encontraram

associação entre a gravidez múltipla e a ocorrência óbitos evitáveis.

Não se verificou associação estatisticamente significativa entre o sexo da criança e a

mortalidade infantil em nenhuma das cinco cidades estudadas nem na análise por

componente. Embora na análise univariada tenha se observado uma maior razão de exposição

entre as crianças do sexo masculino nas cidades de Belém, Goiânia e no componente neonatal

(OR bruta= 1,26; 1,37 e 1,19 respectivamente). A associação perde a significância na análise

multivariada. Resultados semelhantes foram encontrados por Martins e Velásquez-Meléndez

(1999), Porém em São Luís-MA o sexo masculino (RR=1,79) foi considerado fator de risco,

havendo uma maior ocorrência de óbitos entre os recém nascidos do sexo masculino

(RIBEIRO et al., 2004).

O baixo peso ao nascer demonstrou forte associação com as mortes em menores de um

ano em todas as análises realizadas, permanecendo no modelo final de determinação da

mortalidade infantil das cinco cidades estudas e nos dois componentes.

Destaca-se a associação encontrada nas cidades de Recife e Porto Alegre, onde os

nascidos vivos com peso inferior a 2.500 gramas representaram uma risco quase cinco vezes

maior entre os casos em Recife, e quase sete vezes maior em Porto Alegre. Entre os

componentes, no período neonatal o baixo peso ao nascer consistiu em uma chance de

exposição 4,83 vezes maior entre os casos, enquanto que no componente pós-neonatal o valor

da odds ratio ajustada foi de 2,80 para o grupo dos óbitos.

A associação entre o baixo peso ao nascer e a mortalidade de menores de um ano,

semelhantemente ao encontrado neste estudo, é bastante divulgada na literatura científica. Os

150

estudos relatam que tanto para a mortalidade neonatal como pós-neonatal, o baixo peso ao

nascer é o fator individual mais fortemente associado ao óbito infantil, mesmo mesmo

controlando todas as outras variáveis. Associando-se a nascimentos prematuros e/ou retardo

do crescimento intra-uterino, situações decorrentes de problemas de saúde materna,

destacando-se a hipertensão arterial, de assistência ao pré-natal e condições econômicas

desfavoráveis (AQUINO et al., 2007; BARROS, 2000; JOBIN; AERTS, 2008; MARTINS

VELÁSQUEZ-MELÉNDEZ,1999; MORAIS NETO; SILVA et al., 2006; NASCIMENTO et

al,. 2008; ; RIBEIRO et al., 2004RIBEIRO et al., 2009 SHIMAKURA et al., 2001).

No que se refere à duração da gestação os resultados do estudo apontam para uma

forte associação entre prematuridade (duração da gestação inferior a 37 semanas) e a

mortalidade infantil. Essa variável esteve presente no modelo final de risco em quatro cidades

estudadas, e nos componentes neonatal e pós-neonatal, à exceção apenas de Porto Alegre.

Em Guarulhos a prematuridade representou uma razão de exposição 6,15 vezes maior

entre o grupo de casos em relação aos controles. Expressivos também foram os valores das

odds ratio ajustadas para as cidades de Goiânia, Belém e Recife (OR ajustada= 5,95; 5,69 e

2,02 respectivamente).

Para os óbitos ocorridos no período neonatal e pós-neonatal, a gestação com duração

inferior a 37 semanas representou uma maior chance de exposição entre o grupo de casos,

com valores das odds ratio ajustadas de 3,91 e 2,40 respectivamente.

Segundo Wise (1999), muitos dos fatores que concorrem para os partos prematuros

são originados na mudança do estilo de vida nas últimas décadas, tais como o uso de álcool e

fumo, estresse social e ocupacional, nutrição inadequada e outras condições em que as

intervenções para uma gestação saudável deveriam ocorrer bem antes da concepção.

Martins e Velásquez-Meléndez (2004) afirmam que a idade gestacional inferior a 37

semanas foi a variável que apresentou maior força de associação com a mortalidade no

período neonatal. Esse achado aponta para a necessidade de disponibilidade de recursos

tecnológicos e humanos adequados para o atendimento em tais circunstâncias. A falta de

unidades de terapias intensivas na cidade de Montes Claros, na época deste estudo, pode ter

dificultado a prevenção de óbitos potencialmente evitáveis entre os prematuros.

A raça/cor da criança só se caracterizou como fator de risco para a mortalidade infantil

na cidade de Recife e no componente neonatal, onde as crianças negras e pardas apresentaram

uma maior razão de exposição em relação às crianças brancas, com odds ratio ajustada no

151

modelo final de 1,64 em Recife e 1,71 no componente neonatal, o que parece estar

relacionado às questões de cunho social e econômico.

Ressalta-se, porém, que nas cidades de Guarulhos, Goiânia e no componente pós-

neonatal a associação entre a variável raça/cor e o desfecho (óbito) não pôde ser testada em

função dos elevados percentuais de informações ignoradas. No componente pós-neonatal 25%

dos registros analisados não apresentavam informações da referida variável, chegando a 30%

em Goiânia e mais de 80% em Guarulhos.

A paridade materna, apesar de ser descrita como fator determinante para a

morbimortalidade infantil e estar associada ao nível socioeconômico da família (ALMEIDA

et al. 2004), não apresentou nesse estudo diferenças significativas entre as primíparas e o

grupo de multíparas.

O número de filhos nascidos vivos não esteve associado à mortalidade infantil em

nenhumas das cidades estudadas nem nos componentes neonatal e pós-neonatal. Porém mais

de dois filhos nascidos mortos constituiu-se como fator de risco para as mortes em menores de

um ano na cidade de Porto Alegre (OR ajustada=2,67). No componente neonatal um filho

nascido morto representou um risco 2,27 vezes maior entre o grupo de casos.

Os trabalhos de Ribeiro et al (2004) e Jobim e Aerts (2008) corroboram com os

achados deste estudo, identificando um maior risco relativo para as mães com pelo menos um

natimorto prévio.

A presença de malformações congênitas configurou-se como fator de risco fortemente

associado à mortalidade infantil nas cidades de Porto Alegre, Goiânia e Recife com valores

das odds ratio ajustadas de 24,12; 11,45 e 5,44 respectivamente. Entre os componentes, essa

variável também esteve presente no modelo final de determinação da mortalidade, tanto no

período neonatal como no período pós-neonatal (OR ajustadas= 13,94 e 16,61). Vale destacar

que em Guarulhos a associação não pode ser analisada dado o baixo percentual de

completitude da variável (inferior a 70%).

Segundo Jobim e Aerts (2008), em Porto Alegre, o SINASC registrou 19.197 crianças

nascidas vivas no ano de 2003. Dessas, 237 apresentaram malformações congênitas,

representando 1,2% do total. A prevalência de malformações congênitas entre as crianças do

estudo foi de 16,4%. Neste estudo, a presença de malformação congênita esteve mais

fortemente associada aos à mortalidade não-evitável, considerandoa classificação utilizada,

152

em que as malformações mais graves fazem parte do grupo das causas de óbitos não-

evitáveis.

No presente estudo, foram encontrados possíveis determinantes da mortalidade

infantil, como os fatores socioeconômicos, aqui representadas pela escolaridade materna, o

estado civil da mãe e a natureza do estabelecimento de nascimento da criança; condições da

assistência à gravidez, ao parto e ao recém-nascido, como o número de consultas de pré-natal

e o índice de apgar no 1º e 5º minuto; além dos fatores biológicos, com destaque para o baixo

peso ao nascer, a prematuridade e a presença de malformação congênita.

Ademais, os resultados demonstram que, embora se verifique um certo consenso entre

os fatores determinantes da mortalidade infantil entre as cidades analisadas, alguns

diferenciais podem ser constatados, especialmente a partir da compreensão dos diferentes

perfis da mortalidade infantil observados. Nas cidades do Norte e Nordeste, e no componente

pós-neonatal, é possível identificar a relevância dos fatores relacionados às condições

socioeconômicas, ao passo que no centro-sul do país essas associações tendem a ser menos

significativas.

Os modelos explicativos sobre os possíveis determinantes da mortalidade infantil vão

ao encontro da tese da importância de ações intersetoriais na busca de uma melhor condição

de saúde para as populações. Mesmo ficando claro o resultado dos esforços empreendidos

pelo setor saúde, é inquestionável a necessidade da parceria dos demais setores na construção

de uma sociedade mais equânime e saudável (BEZERRA FILHO et al., 2007).

Para Shimakura et al (2001) Os determinantes de risco da mortalidade infantil são

mediadores entre o processo de desenvolvimento brasileiro e as condições de vida e saúde das

crianças. É por meio da ação desses determinantes que os processos estruturais da sociedade

deixam marcas na saúde dessas crianças, muitas vezes tão decisivas que provocam seu óbito.

8.2 Sobre o método

A análise hierarquizada foi utilizada na investigação dos determinantes da mortalidade

em menores de um ano no presente estudo, considerando os modelos teóricos explicativos da

mortalidade infantil (MOSLEY; CHEN, 1984). Atendo-se ainda ao exposto por Victora et al

153

(1997) que questiona a utilização da abordagem estatística tradicional por meio de modelos de

regressão múltipla, com apenas um nível hierárquico, não indicando seu uso em situações nas

quais existem variáveis mediadoras ou intervenientes. Uma vez que as mesmas podem

mascarar ou subestimar os efeitos das variáveis mais distais, a exemplo dos fatores

socioeconômicos. Essas, quando excluídas, elos importantes de causalidade podem

permanecer ignorados (VICTORA et al., 1997).

Ademais, considerou-se também a crescente produção científica de estudos sobre a

determinação da mortalidade infantil que utilizam os modelos hierarquizados complexos para

o estudo dos fatores de risco da mortalidade em menores de um ano, (ALMEIDA; BARROS,

2004; AQUINO et al., 2007; CARVALHO et al., 2007; FRANÇA et al,. 2001; JOBIN;

AERTS, 2003; LIMA et al., 2004; LIMA et al., 2008; MORAIS NETO; BARROS, 2000;

MOSLEY; CHEN, 1984; NASCIMENTO, et al., 2004; RIBEIRO et al., 2009; SCHOEPS et

al., 2007; VICTORA et al., 1997).

E embora não tenha sido factível a construção de um modelo teórico mais rebuscado

em função da disponibilidade dos dados para as unidades analisadas, o desafio posto foi

construir o melhor modelo possível a partir dos dados disponíveis.

Nesse sentido a utilização da técnica de linkage foi de grande valia possibilitando

resgatar na declaração de nascido vivo as variáveis preditoras da mortalidade infantil,

viabilizando a realização do desenho de estudo analítico tipo caso-controle. Tendo como

contribuição importante a utilização dos dados oriundos nos sistemas de informação em saúde

disponíveis no Brasil, reduzindo os custos na realização além de demonstrar o potencial de

aplicação dessa estratégia na vigilância do óbito infantil nos serviços de saúde.

Tal constatação é reforçada pelo incremento na produção científica que utiliza a

técnica de linkage para o estudo da mortalidade em menores de um ano no país (ALMEIDA,

1996; LIBÂNIO et al., 2001; MARTINS; VELÁSQUEZ-MELÉNDEZ, 2004; MELO JORGE

et al., 2007; MORAIS NETO; BARROS, 2000; NASCIMENTO et al. 2008; SILVA et al.,

2006).

Em relação à análise dos fatores de risco para os componentes da mortalidade infantil

(neonatal e pós-neonatal), não foi possível analisar os diferenciais nos determinantes em cada

cidade estudada, ao passo que dada a estratificação das variáveis em categorias, a análise

enfrentaria a questão da instabilidade dos pequenos números caso fosse realizada a

desagregação por componente do óbito para cada cidade, sendo necessário realizar a

agregação das cinco cidades do estudo.

154

Ainda em relação à análise por componente, a cidade de residência não foi

considerada como variável independente, uma vez que a amostra dos controles para o grupo

de casos, foi realizada para cada cidade, havendo uma proporção de 3 controles para cada

caso, havendo, portanto uma proporção semelhante entre os óbitos e a amostra dos

sobreviventes.

Em relação aos resultados obtidos por meio da realização do linkage destaca-se o

expressivo número de pares formados entre a declaração de óbito e a respectiva declaração de

nascido vivo, chegando a totalizar 90% do total dos óbitos analisados. Embora esse percentual

tenha variado entre as cidades, sendo as cidades de Belém e Goiânia onde se obteve a menor

proporção de registros pareados após o linkage. Em Belém foram pareadas 81,6% do total das

declarações de óbito, já em Goiânia foram obtidos 223 pares (83,2%) das 268 mortes em

menores de um ano registradas.

Mesmo para as cidades onde se verificou os mais baixos percentuais de pares

formados no linkage, os achados do estudo mostraram-se bastantes expressivos quando

comparados com alguns estudos publicados na literatura científica. Martins e Velásquez-

Meléndez (2004) no estudo de coorte realizado em Montes Claros-MG, verificou que dos 275

óbitos neonatais estudados, 200 foram concatenados a essa coorte e 75 não concatenados por

falta de dados da época do nascimento, representando 73% de registros pareados e 27% de

perda de informação.

Nascimento et al (2008) ao realizar linkage para um estudo de caso-controle para a

mortalidade infantil em Salvador-BA, conseguiram fazer o compartilhamento de 73,4% dos

óbitos analisados com as respectivas Declarações de Nascido Vivo, sendo 40,9% por meio

eletrônico e 59,1% manualmente.

O percentual de perda ainda foi maior no estudo realizado em Maracanaú-CE,

chegando a 44% dos óbitos não relacionados aos dados do Sinasc. Ainda assim, os autores

destacam a oportunidade de utilizar e examinar as informações sobre nascimentos e óbitos

infantis do Sinasc, SIM e das investigações de óbito infantil favorece novas possibilidades na

identificação de fatores determinantes da mortalidade infantil, apesar de dificuldades na

ligação dos bancos de dados e da conseqüente sub-enumeração dos nascidos vivos no

SINASC, dos óbitos e conseqüentemente da taxa de mortalidade infantil na coorte estudada

(SILVA et al. 2006).

No linkage entre o SIM e o Sinasc realizado em Goiânia para estudo da mortalidade

infantil, os pares chegaram a 95% dos óbitos, entretanto utilizou-se como estratégia, além do

relacionamento dos bancos de dados, a busca nos cartórios de registro civil para os casos de

155

insucesso (LIBÂNIO et al. 2001). A mesma estratégia de busca em cartórios foi utilizada por

Morais Neto e Barros (2000) em Goiânia chegando a 98% dos óbitos pareados.

Para Silva et al (2006) apesar das restrições metodológicas inerentes ao uso de dados

secundários provenientes do SIM e do Sinasc, o procedimento de “linkage” mostrou-se viável

do ponto de vista operacional.

Frente ao exposto, os resultados obtidos no relacionamento dos bancos de dados do

SIM e do Sinasc no presente estudo, parecem estar associado à qualidade dos sistemas de

informação e da vigilância do óbito infantil. Destaca-se ainda que a qualidade dos sistemas de

informação foi um dos critérios utilizados para seleção das cidades estudadas, com destaque

para as informações de Porto Alegre, Guarulhos e Recife, onde foi possível obter mais de

95% de registros pareados.

Outro indicador provavelmente relacionado à qualidade das informações é a proporção

de pares relacionados por meio do linkage determinístico, no qual foi identificada uma relação

unívoca entre os registros do SIM e do Sinasc, por meio do número da DNV comum aos dois

bancos de dados. As cidades de Porto Alegre e Recife foram as que apresentaram maior

percentual de pares pareados deterministicamente, chegando a 99,6% do total de pares em

Porto Alegre e 97% em Recife.

Deve-se ressaltar os resultados do linkage na cidade de Guarulhos, onde verificou-se

um elevado número de declarações de óbito sem o preenchimento do número da DNV, tendo

como conseqüência o baixo percentual de pares obtidos pelo método determinístico (16,8%),

com maioria significativa do linkage probabilístico (83,2%), o que não foi verificado em

nenhuma das cidades analisadas.

Esse fato é justificado uma vez que até o ano de 2005 a Fundação SEAD (Sistema

Estadual de Análise de Dados) era responsável por toda a gestão dos sistemas de informações,

sendo constadas importantes lacunas na qualidade das informações referentes aos óbitos

infantis. Entretanto no linkage probabilístico os resultados apresentaram-se bastante

consistentes, com elevados escores, portanto alto grau de certeza, na formação dos pares.

Outra importante contribuição da técnica de linkage foi o resgate das variáveis comuns

ao SIM e ao Sinasc ignoradas, com conseqüência no aumento da completitude das

informações. Destaca-se as cidades de Belém e Guarulhos, onde a maioria das informações do

SIM apresentavam proporção de campos ignorados e não informados acima de 20%, enquanto

que no Sinasc a completitude de maior parte das variáveis era acima de 80% resgatando-se

essas informações por meio do relacionamento dos bancos de dados.

156

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157

9 CONSIDERAÇÕES FINAIS

a) Apesar da importante redução da mortalidade infantil nas cidades estudadas, persistem

as desigualdades regionais, expressando diferentes riscos de ocorrência de morte em

menores de um ano de observando-se uma concentração das maiores taxas nas cidades

das regiões Norte e Nordeste.

b) Em relação ao componente da mortalidade infantil nas cidades estudadas, observou-se

um predomínio do componente neonatal, especialmente no período neonatal precoce.

Verificando-se também uma tendência declinante da mortalidade pós-neonatal.

c) As afecções perinatais e as malformações congênitas representam as principais causas

básicas dos óbitos em menores de um ano, sendo observado ainda um decréscimo da

mortalidade proporcional por causas evitáveis (doenças infecciosas e parasitárias,

doenças do aparelho respiratório e doenças nutricionais), embora esses grupos de

causas ainda representem um importante contingente da mortalidade pós-neonatal.

d) Constatam-se marcantes desigualdades no perfil da mortalidade infantil, seja na

distribuição das taxas, no comportamento da tendência histórica, nos componentes do

óbito ou nas causas associadas. Tais diferenças estão fortemente associadas às

condições socioeconômicas e de acesso aos serviços de saúde, constituindo-se em um

indicador de iniqüidade.

e) No presente estudo, foram encontrados possíveis determinantes da mortalidade infantil

para as cinco cidades analisadas, como os fatores socioeconômicos (escolaridade

materna, o estado civil da mãe e a natureza do estabelecimento de nascimento da

criança), as condições da assistência à gravidez, ao parto e ao recém-nascido (número

de consultas de pré-natal e o índice de apgar no 1º e 5º minuto) e fatores biológicos

(baixo peso ao nascer, a prematuridade, presença de malformação congênita, número

de filhos nascidos mortos e raça/cor).

158

f) Embora se verifique concordância entre os fatores determinantes da mortalidade

infantil entre as cidades analisadas, alguns diferenciais puderam ser observados. Nas

cidades do Norte e Nordeste, foi possível identificar a relevância dos fatores

relacionados às condições socioeconômicas, ao passo que no centro-sul do país essas

associações tendem a ser menos significativas.

g) Em relação aos componentes da mortalidade infantil, observou-se que no componente

neonatal os fatores relacionados à assistência à saúde e às características da mãe e ao

recém-nascido, estiveram mais fortemente associados, enquanto que no período pós-

neonatal constata-se uma importante influência dos fatores do nível distal

(socioeconômicas).

h) A análise hierarquizada foi utilizada na investigação dos determinantes da mortalidade

em menores de um no presente estudo, considerando os modelos teóricos explicativos

da mortalidade infantil. E embora não tenha sido factível a construção de um modelo

teórico mais rebuscado em função da disponibilidade dos dados para as unidades

analisadas, o desafio posto foi construir o melhor modelo possível a partir dos dados

disponíveis.

i) A utilização da técnica de linkage foi de grande valia possibilitando resgatar na

declaração de nascido vivo as variáveis preditoras da mortalidade infantil, tornando

viável a realização de estudos analíticos longitudinais. Tendo como contribuição

importante a utilização dos dados oriundos nos sistemas de informação em saúde

disponíveis no Brasil, reduzindo os custos na realização além de demonstrar o

potencial de aplicação dessa estratégia na vigilância do óbito infantil nos serviços de

saúde.

159

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160

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166

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167

APÊNDICE A - Critérios para classificação dos municípios segundo a adequação das

informações vitais por porte populacional� – (MONITORIMI)

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168

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Belém Recife Guarulhos Porto Alegre Goiânia Percentual de analfabetos no grupo etário 18-24 anos 2000 1,9 4,2 1,9 1,6 1,1

Percentual de pessoas com 25 anos ou mais com Ensino Fundamental Incompleto 2000 45,3 48,4 57,2 37,2 45,7

Renda per capita 2000 313,9 392,5 343,9 709,9 508,3

Percentual de pobres 2000 30,0 31,5 16,9 11,3 12,4

Razão entre a Renda Média dos 10% mais Ricos e a dos 40% mais Pobres 2000 31,3 41,8 17,2 26,3 24,2

Percentual de domicílios com água encanada 2000 81,1 87,8 96,5 97,8 96,0

Densidade demográfica 2000 1.196,0 6.501,8 3.369,9 2.741,2 1.467,8

Leitos hospitalares por 10000 habitantes 2003 20,7 47,1 13,4 46,4 52,7

Taxa de internação em hospitais do SUS 2005 24,4 22,4 14,7 23,8 27,7

Número de médicos residente por 1000 habitantes 2000 2,1 3,6 0,5 5,9 3,0

Taxa de fecundidade total 2000 2,0 1,8 2,2 1,8 1,8

Percentual de pessoas que vivem em domicílios com água encanada 2000 81,1 87,8 96,5 97,8 96,0

Proporção (%) de óbitos infantis por Causas Mal Definidas 2003-2005 3,0 0,2 0,4 2,4 0,4

Proporção (%) de óbitos infantis por Doenças Infecciosas Intestinais 2003-2005 2,0 2,9 1,8 0,8 0,8

Proporção (%) de óbitos infantis por Septicemia 2003-2005 3,7 0,3 3,8 0,4 1,5

Proporção (%) de óbitos infantis por Desnutrição 2003-2005 1,3 2,7 2,1 1,0 0,7

Proporção (%) de óbitos infantis por Pneumonia 2003-2005 4,2 5,2 7,0 1,9 3,3

Proporção (%) de óbitos infantis por Afecções Perinatais 2003-2005 69,2 59,0 52,1 50,2 62,8

Proporção (%) de óbitos infantis por Afecções Maternas e Complicações na Gravidez 2003-2005 2,4 33,7 3,9 33,6 3,6

Proporção (%) de óbitos infantis por Transtornos Relacionados à duração da Gestação e ao Crescimento Fetal 2003-2005 5,7 0,9 2,3 0,8 1,8

Proporção (%) de óbitos infantis por Transtornos Respiratórios e Cardiovasculares específicos do período perinatal 2003-2005 26,0 17,6 28,2 9,0 42,7

Proporção (%) de óbitos infantis por Malformações Congênitas 2003-2005 14,4 21,7 19,2 28,4 23,1

Proporção (%) de óbitos infantis por Causas Externas 2003-2005 0,6 2,6 3,3 4,7 1,7

Proporção (%) de óbitos no período neonatal precoce 2003-2005 51,5 56,0 41,7 37,5 53,9

Proporção (%) de óbitos no período pós-neonatal 2003-2005 25,1 30,6 38,1 42,4 24,8

Proporção (%) de Baixo Peso ao Nascer 2003-2005 9,6 9,1 9,3 10,1 7,8

APÊNDICE B – Indicadores do Sistema de Monitoramento dos Indicadores da Mortalidade Infantil (MONITORIMI) por

cidade estudada.

169

Proporção (%) de nascidos vivos Prematuros 2003-2005 5,9 7,7 8,1 10,6 4,5

Proporção (%) de nascidos vivos de mães Adolescentes 2003-2005 23,9 21,2 17,0 17,7 17,6

Proporção (%) de nascidos vivos cujas mães Não Fizeram Pré-Natal 2003-2005 3,4 2,7 1,7 3,5 0,7

Proporção (%) de nascidos vivos cujas mães Tiveram 7 ou mais Consultas Pré-Natal 2003-2005 55,5 51,4 64,2 65,5 77,9

Proporção (%) de nascidos vivos de mães com Ensino Fundamental Incompleto 2003-2005 40,5 43,2 36,3 35,0 33,7

Proporção (%) de nascidos vivos cujas mães Tiveram Parto Cesáreo 2003-2005 48,8 46,3 48,6 44,5 57,8

Coeficiente Geral de Mortalidade padronizado por idade 2003-2005 5,8 6,3 6,5 5,7 6,1

Desvio Médio Relativo do Coeficiente Geral de Mortalidade 2003-2005 1,5 1,0 3,5 0,4 0,9

Classificação do Município quanto à Adequação das Informações de Mortalidade 2003-2005 Adequada Adequada Adequada Adequada Adequada

Razão entre Nascidos Vivos Informados e Estimados 2003-2005 0,9 0,9 0,8 0,9 1,0

Desvio Médio Relativo da Taxa de Natalidade 2003-2005 4,1 3,9 1,7 1,9 2,6

Classificação do Município quanto à Adequação das Informações de Natalidade 2003-2005 Adequada Adequada Adequada Adequada Adequada

Proporção (%) de óbitos por Causas Mal Definidas (todas as idades) 2003-2005 7,7 1,0 1,0 2,0 1,6

Classificação do Município quanto à Proporção de Óbitos Mal Definidos 2003-2005 Adequada Adequada Adequada Adequada Adequada

Classificação do Município quanto à Adequação das Informações Vitais 2003-2005 Adequada Adequada Adequada Adequada Adequada

Diferença entre os números de óbitos infantis informados no SIM e no SIH 2005 ** ** ** ** **

Diferença entre os números de nascidos vivos informados no SINASC e no SIH 2005 ** ** ** ** **

Completitude da variável Nacionalidade - SIM 2005 91,1 66,8 99,7 100,0 58,2

Completitude da variável Sexo - SIM 2005 99,6 99,2 100,0 99,6 100,0

Completitude da variável Idade - SIM 2005 91,5 97,7 100,0 97,5 86,6

Completitude da variável Raça - SIM 2005 98,7 97,1 99,7 98,8 60,5

Completitude da variável Código do Município de Residência - SIM 2005 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Completitude da variável Código do Município de Ocorrência do Óbito - SIM 2005 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Completitude da variável Local de Ocorrência do Óbito - SIM 2005 99,8 99,7 100,0 100,0 99,6

Completitude da variável Peso ao Nascer - SIM 2005 86,7 95,8 69,0 97,5 58,2

Completitude da variável Idade Materna - SIM 2005 86,9 96,1 64,2 96,7 59,3

Completitude da variável Escolaridade Materna - SIM 2005 80,1 94,3 60,8 93,4 48,5

Completitude da variável Código de Ocupação Materna - SIM 2005 87,1 95,3 57,3 78,3 46,6

Completitude da variável Quantidade de Filhos Nascidos Vivos - SIM 2005 87,5 94,6 53,8 94,7 13,4

Completitude da variável Quantidade de Filhos Nascidos Mortos - SIM 2005 41,3 91,4 31,7 95,1 9,7

Continuação do Apêndice B- Indicadores do Sistema de Monitoramento dos Indicadores da Mortalidade Infantil (MONITORIMI) por cidade estudada.

Continuação do Apêndice B- Indicadores do Sistema de Monitoramento dos Indicadores da Mortalidade Infantil (MONITORIMI) por cidade estudada.

170

Completitude da variável Tipo de Gravidez - SIM 2005 88,1 96,1 71,2 96,3 62,7

Completitude da variável Semanas de Gestação - SIM 2005 87,9 95,6 69,9 95,9 56,7

Completitude da variável Tipo de Parto - SIM 2005 87,3 95,8 70,3 95,9 62,7

Completitude da variável Fonte da Informação - SIM 2005 0,0 0,0 1,0 1,6 0,0

Completitude da variável Assistência Médica - SIM 2005 97,7 57,7 49,1 91,0 59,3

Completitude da variável Exame Complementar - SIM 2005 98,5 70,9 58,9 58,6 70,9

Completitude da variável Cirurgia - SIM 2005 98,7 74,0 60,4 59,0 55,2

Completitude da variável Necropsia - SIM 2005 98,3 77,4 67,4 71,3 55,2

Completitude da variável Sexo - SINASC 2005 100,0 100,0 100,0 100,0 99,9

Completitude da variável Raça - SINASC 2005 100,0 98,4 23,1 99,9 71,9

Completitude da variável Peso ao Nascer - SINASC 2005 100,0 100,0 99,6 100,0 99,8

Completitude da variável Apgar 1 - SINASC 2005 99,9 99,3 98,0 99,4 99,4

Completitude da variável Apgar 5 - SINASC 2005 99,9 99,5 98,6 99,5 99,6

Completitude da variável Código do Município de Residência - SINASC 2005 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Completitude da variável Código do Município de Nascimento - SINASC 2005 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Completitude da variável Local de Ocorrência do Nascimento - SINASC 2005 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Completitude da variável Idade Materna - SINASC 2005 100,0 100,0 100,0 100,0 99,6

Completitude da variável Escolaridade Materna - SINASC 2005 99,9 98,3 98,9 99,7 91,9

Completitude da variável Ocupação Materna - SINASC 2005 100,0 99,1 98,6 81,1 75,3

Completitude da variável Estado Civil Materno - SINASC 2005 99,9 98,7 99,3 99,8 95,4

Completitude da variável Número de Consultas Pré-natal - SINASC 2005 99,9 98,8 98,0 100,0 95,9

Completitude da variável Semanas de Gestação - SINASC 2005 100,0 100,0 94,6 100,0 97,7

Completitude da variável Tipo de Gravidez - SINASC 2005 100,0 100,0 99,8 100,0 99,8

Completitude da variável Tipo de Parto - SINASC 2005 100,0 100,0 99,9 100,0 99,8

Completitude da variável Quantidade de Filhos Nascidos Vivos - SINASC 2005 58,0 98,1 96,2 99,8 98,4

Completitude da variável Quantidade de filhos Nascidos Mortos - SINASC 2005 23,5 97,8 92,0 99,8 98,2

Consistência da variável Peso ao Nascer - SIM 2005 65,0 77,4 48,1 77,6 52,3

Consistência da variável Peso ao Nascer - SINASC 2005 92,6 95,2 89,3 95, 92,6

171

APÊNDICE C – Resultados da Estimação de Parâmetros na rotina de Relacionamento

do linkage probabilístico

PARAMETROS ESTIMADOS NO CALCPARMS -------------------- m(i) m(1) = 0.82758844 m(2) = 0.99621837 u(i) u(1) = 0.010000000 u(2) = 0.00326696 p = 0.05178952 Frequencia de concordancia f(i) f(1) = 0 f(2) = 3366 Logverossimilhanca: -10.20894701 Limiar inferior: -10.57812828 Limiar superior: 5.71629691 Pesos de concordancia A(i) A(1) = 1.#INF0000 A(2) = 8.25236852 Pesos de discordancia D(i) D(1) = -2.53607160 D(2) = -8.04205668 Poder discriminante do campo P(i) P(1) = 1.#INF0000 P(2) = 16.29442519 Padroes, frequecias e scores Padrao: 1 frequencia: 5636 configuracao: 0 / 0 / score: -10.57812828 Padrao: 2 frequencia: 2056 configuracao: 0 / 1 / score: 5.71629691 Padrao: 3 frequencia: 48 configuracao: 1 / 0 / score: 1.#INF0000 Padrao: 4 frequencia: 504 configuracao: 1 / 1 / score: 1.#INF0000

APÊNDICE D – Completitude das variáveis independentes do estudo

Tabela: Completitude das variáveis do SIM relacionadas ao nascimento e óbito infantil. 2005

Variáveis Ignoradas ou Não Informadas Belém Recife Guarulhos Porto Alegre Goiânia Total

Sexo

n 2 3 1 0 0 6

% 0.4 0.8 0.3 0 0 0.4

Idade da mãe

n 22 6 113 2 73 216

% 4.7 1.6 35.8 0.8 27.2 12.8

Raça Cor

n 6 9 1 1 102 119

% 1.3 2.3 0.3 0.4 38.1 7.1

Instrução da mãe

n 54 13 124 10 102 303

% 11.4 3.4 39.2 4.1 38.1 18.0

Filhos nascidos vivos

n 23 47 146 71 225 512

% 4.9 12.2 46.2 29.1 84 30.4

Filhos nascidos mortos

n 419 336 288 215 234 1492

% 88.8 87.3 91.1 88.1 87.3 88.5

Tipo Parto

n 20 7 94 4 64 189

% 4.2 1.8 29.7 1.6 23.9 11.2

Óbito parto

n 15 1 128 1 69 214

% 3.2 0.3 40.5 0.4 25.7 12.7

Duração Gestação

n 17 8 95 4 80 204

% 3.6 2.1 30.1 1.6 29.9 12.1

Peso ao nascer

n 23 7 98 0 76 204

% 4.9 1.8 31 0 28.4 12.1

Tipo Gravidez

n 16 6 91 3 64 180

% 3.4 1.6 28.8 1.2 23.9 10.7

172

173

Continuação do APÊNDICE D – Completitude das variáveis independentes do estudo.

Tabela: Completitude das variáveis do Sinasc relacionadas ao nascimento e óbito infantil. 2004 e 2005

Variáveis Ignoradas ou Não Informadas Belém Recife Guarulhos Porto Alegre Goiânia Total

Peso ao Nascer

n 3 14 191 18 99 325

% 0 0 0.5 0.1 0.3 0.2

Apgar no 1 min

n 28 416 1022 232 222 1920

% 0.1 0.9 2.4 0.6 0.6 0.9

Apgar no 5 min

n 34 254 751 214 201 1454

% 0.1 0.6 1.8 0.6 0.5 0.7

Idade Mãe

n 9 7 0 6 176 198

% 0 0 0 0 0.5 0.1

Duração Gestação

n 4 20 2441 16 964 3445

% 0 0 5.7 0 2.4 1.6

Tipo Gravidez

n 2 8 111 8 68 197

% 0 0 0.3 0 0.2 0.1

Tipo Parto

n 5 15 81 2 90 193

% 0 0 0.2 0 0.2 0.1

N Consultas

n 35 573 994 39 1859 3500

% 0.1 1.2 2.3 0.1 4.7 1.6

Instrução

n 21 973 497 126 3396 5013

% 0 2.1 1.2 0.3 8.6 2.3

Filhos Nascidos Vivos

n 17322 1195 1117 60 2164 21858

% 36.1 2.6 2.6 0.2 5.5 10.2

Filhos nascidos mortos

n 29195 1697 2357 67 2373 35689

% 60.8 3.7 5.6 0.2 6 16.7

Raça Cor

n 14 755 34984 56 9949 45758

% 0 1.6 82.3 0.2 25.2 21.4

Estado Civil

n 77 1829 1786 2287 2006 7985

% 0.2 4 4.2 5.9 5.1 3.7

174

APÊNDICE E – Artigo em Elaboração

Título: DIFERENCIAIS NOS FATORES DE RISCO PARA A MORTALIDADE

INFANTIL NO BRASIL: Um estudo de caso-controle com base no SIM e no Sinasc

Title: Differences in risk factors for infant mortality in Brazil: a case-control study based on

the SIM and the Sinasc

Autores:

Lívia Teixeira de Souza Maia ¹

Wayner Vieira de Souza ¹

Antonio da Cruz Gouveia Mendes ¹

¹ Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães – CPqAM/Fiocruz

RESUMO

O óbito infantil como ocorrência “evitável” por serviços de saúde eficazes, constitui-se em um “evento sentinela” da qualidade da atenção à saúde, sendo o monitoramento da mortalidade infantil e de seus fatores de riscos, essencial para identificar possíveis impactos de mudanças sociais e econômicas e dos avanços, e eventuais retrocessos, da cobertura e da qualidade dos serviços de saúde. Nesse sentido, o presente estudo teve como objetivo identificar diferenciais entre os fatores de risco associados à mortalidade infantil em cinco cidades de cada uma das macrorregiões brasileiras, com base nas informações oriundas do SIM e do Sinasc. Para tanto foi realizado um estudo descritivo da mortalidade infantil no país e nas cinco cidades selecionadas e um estudo caso-controle no qual foram considerados como casos os óbitos de menores de um ano registrados no SIM e como controles os nascidos vivos que não foram a registrados no Sinasc.As duas bases de dados (SIM e Sinasc) foram relacionadas através do linkage em duas etapas (linkage determinístico e probabilístico). Para o estudo dos fatores de risco foram utilizadas as análises univariada e multivariada, essa última adotando-se os modelos hierarquizados. Os resultados apontam para uma importante redução da mortalidade infantil no Brasil, com predomínio do componente neonatal e das afecções perinatais e as malformações congênitas como principais causas básicas dos óbitos. Os principais determinantes da mortalidade infantil para as cinco cidades analisadas foram os fatores socioeconômicos (escolaridade materna, o estado civil da mãe e a natureza do estabelecimento de nascimento da criança), as condições da assistência à gravidez, ao parto e ao recém-nascido (número de consultas de pré-natal e o índice de apgar no 1º e 5º minuto) e fatores biológicos (baixo peso ao nascer, a prematuridade, presença de malformação congênita, número de filhos nascidos mortos e raça/cor). Destacam-se a importância da utilização dos modelos hierarquizados no estudo dos determinantes da mortalidade infantil e a contribuição da técnica de linkage possibilitando resgatar na declaração de nascido vivo as variáveis preditoras da mortalidade infantil, tornando viável a realização de estudos analíticos longitudinais.

Palavras chave: Mortalidade Infantil – Fatores de Risco – Desigualdade – Linkage

174

175

ABSTRACT

The death occurred as "avoidable" for health services effective, is in a "sentinel event" the quality of health care and the monitoring of child mortality and its risk factors, essential to identify possible impacts of changes and economic and social progress, and any setbacks, coverage and quality of health services. Accordingly, this study aimed to identify differences between the risk factors associated with infant mortality in five cities in each of the Brazilian regions, based on information from the SIM and Sinasc. For this was a descriptive study of infant mortality in the country and in the five selected cities and a case-control study in which cases were considered as the deaths of children a year recorded in the SIM and control births were not registered to Sinasc.As in two databases (and Sinasc SIM) were connected through the linkage in two steps (deterministic and probabilistic linkage). For the study of risk factors were used univariate and multivariate analysis, adopting the latter are hierarchical. The results show a significant reduction in infant mortality in Brazil, with a predominance of the neonatal component and perinatal diseases and congenital malformations as the main causes of deaths. The main determinants of infant mortality for the five cities examined were socioeconomic factors (maternal education, marital status of mother nature and the establishment of child's birth), the conditions of care to pregnancy, birth and the newborn (number of pre-natal consultations and Apgar score at 1 and 5 minutes) and biological factors (low birth weight, the prematurity, presence of congenital malformation, number of children killed and race). Among them the importance of the use of hierarchical models in the study of the determinants of child mortality and the contribution of the technique of linkage allowing rescue live born in the declaration of the predictors of infant mortality, making it feasible to conduct analytical studies longitudinal. Key words: Infant Mortality - Risk Factors – Inequity – Linkage INTRODUÇÃO O óbito infantil como ocorrência “evitável” por serviços de saúde eficazes, constitui-se em

um “evento sentinela” da qualidade da atenção à saúde. Em países onde o risco de morrer dos

menores de um ano permanece elevado, a necessidade de se obter indicadores de qualidade

que evidenciem esta problemática não é apenas uma exigência metodológica, mas ética, por

que implica na “mortalidade consentida” de crianças. Assim, a desigualdade do risco de

ocorrência dos problemas de saúde é também uma medida da evitabilidade dos eventos e,

conseqüentemente, da qualidade dos sistemas de saúde (HARTZ et al. 1996).

O monitoramento da mortalidade infantil e de seus fatores de riscos é essencial para

identificar possíveis impactos de mudanças sociais e econômicas e dos avanços, e eventuais

retrocessos, da cobertura e da qualidade dos serviços de saúde. O estudo dos fatores de risco

dos óbitos em menores de um ano, compreendidos como indicadores de várias dimensões das

condições de vida, possibilita elucidar elementos da cadeia de eventos determinantes,

176

identificar grupos expostos a diferentes fatores e detectar diferenciadas necessidades de saúde

em subgrupos populacionais, subsidiando as intervenções voltadas à redução dos óbitos

infantis (HARTZ et al. 1996).

A mortalidade infantil e seus determinantes tem sido objeto de muitos estudos no Brasil,

constatando-se nos últimos anos um aumento considerável de publicações. Duarte (2007) ao

realizar uma revisão sistemática da literatura científica sobre mortalidade infantil, em três

importantes bases de dados: MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System

Online), LILACS (Literatura Latino americana em Ciências de Saúde) e PAHO (Pan

American Health Organization), abrangendo o período de 1998 a 2006, analisou 59

publicações relevantes sobre o tema.

Este incremento na produção científica deve-se, pelo menos em parte, a um progressivo

aperfeiçoamento dos Sistemas de informações em Saúde do país, especificamente o Sistema

de Informações sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos

(Sinasc), resultando numa maior cobertura e qualidade das informações (BRASIL, 2006).

Aliado ao desenvolvimento das principais bases de dados, alguns estudos têm realizado a

integração dos diversos Sistemas de Informação em Saúde, principalmente quanto à inclusão

de novos indicadores para a gerência destes sistemas, na perspectiva do aumento da

notificação e da qualidade da informação (ALMEIDA, 1996; CAMARGO; COELI, 2000;

MACHADO, 2004; CAMARGO; COELI, 2002).

Segundo Almeida (1996), a técnica de “linkage” dos sistemas oficiais de informação de

nascimentos e mortalidade mostra-se viável para a realização de estudos analíticos

longitudinais da mortalidade infantil. Como essa técnica baseia-se em informações

individualizadas, é possível identificar os nascidos vivos expostos e não expostos aos fatores

de risco, a partir de variáveis registradas na Declaração de Nascidos Vivos (DNV), obtendo-se

a probabilidade de morte segundo a categoria de exposição a estes fatores e,

conseqüentemente, o risco relativo dos expostos em relação aos não expostos a estas

características.

O objetivo deste trabalho foi identificar os diferenciais entre os fatores de risco associados à

mortalidade infantil em cinco cidades de cada uma das macrorregiões brasileiras com base nas

informações oriundas do SIM e do Sinasc

177

MÉTODO

Foi realizado, inicialmente um estudo descritivo da mortalidade infantil no Brasil e nas cinco

cidades selecionadas.

Seguindo-se com um estudo caso-controle, no qual foram considerados como casos os óbitos

de menores de um ano ocorrido entre 1º de Janeiro a 31 de dezembro de 2005 registrados no

SIM e como controles os nascidos vivos que não foram a óbito entre 1º de Janeiro

As duas bases de dados (SIM e Sinasc) foram relacionadas através do linkage em duas etapas

(linkage determinístico e probabilístico).

A seleção dos casos partiu dos óbitos registrados no SIM e pareados com o Sinasc, sendo

incluídos no estudo apenas os óbitos pareados com a declaração de nascido vivo

correspondente, os óbitos não pareados foram excluídos do estudo.

Os controles foram obtidos por meio de amostra aleatória simples dos nascidos vivos que não

foram a óbito, e, portanto, tendo como critério de inclusão não ter sido pareado com o banco

do SIM.

No estudo foram incluídos 1.516 casos de óbitos de menores de um ano das cinco cidades

estudadas. O tamanho da amostra foi calculado para permitir detectar significância de uma

razão de exposição ou odds ratio maior que 1,5 a 2,0, considerando um poder do estudo (1- ß)

de 80%, um erro alfa de 5% e uma freqüência relativa de 20% de um dado fator de exposição

entre os controles, adotando-se como fator de exposição o baixo peso, com prevalência de

20%. Sendo necessária a proporção de 03 controles para 01 caso.

Para garantir que os controles fossem selecionados da mesma população dos casos, adotou-se

como critério, além do município de residência, o estabelecimento de saúde onde ocorreu o

nascimento da criança.

Foi realizada a análise do perfil da mortalidade infantil no Brasil e para as cinco cidades

analisadas. Tendo sido calculados, pelo método direto, os Coeficientes de mortalidade infantil

e para cada componente, a série histórica da mortalidade infantil entre os anos de 1996 e

2005, com cálculo de regressão linear simples para análise de tendência.

Verificou-se também a mortalidade proporcional por grupos de causa, e os diferenciais dos

coeficientes de mortalidade infantil entre as cidades selecionadas, por meio da SMR

(Standard Mortality Ratio).

Para verificar a associação entre o desfecho e as cada variável independente, foram

construídas tabelas de distribuição de freqüência, tabulação cruzada entre variáveis, cálculo de

178

odds ratio (OR) bruta e respectivos intervalos de confiança de 95% (IC 95%), cálculo da

significância estatística da associação, utilizando o teste de Qui-Quadrado.

Em seguida, realizou-se a análise multivariada adotando-se como critério a estratégia proposta

por Victora et al (1997), que utiliza modelos hierarquizados.

Nessa estratégia de análise, a introdução das variáveis ocorre em etapas, iniciando com as

variáveis dos níveis mais distais e introduzindo-se simultaneamente apenas variáveis de um

mesmo nível (VICTORA et al. 1997; MOSLEY, 1984; LIMA et al. 2008).

Considerando que a variável resposta era dicotômica, estabeleceu-se que a não-ocorrência do

evento (óbito) seria igual a “0” e a ocorrência do óbito igual a “1”. Para todas as variáveis de

exposição, considerou-se “0” para as categorias de referência.

A pesquisa foi submetida ao Comitê de Ética em Pesquisa do Centro de Pesquisas Aggeu

Magalhães/FIOCRUZ em 25/07/2007 e aprovada em 06/12/2007 com parecer número 67/07

RESULTADOS

Em 2005 foram registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) 51.544

óbitos entre menores de um ano no Brasil, representando um coeficiente de mortalidade

infantil (CMI) 17,0 óbitos por mil nascidos vivos.

Ao analisar os dados do decênio (1996 a 2005) no país, constata-se uma redução 33,3% da

taxa de mortalidade infantil no Brasil, passando 25,5 por mil nascidos vivos em 1996, para

17,0 por mil nascidos vivos em 2005. Influenciada principalmente pela queda nas taxas do

componente pós-neonatal, devido, sobretudo, a redução das mortes por doenças infecciosas

intestinais e infecções respiratórias agudas.

Entre as cinco cidades estudadas, Belém foi a que apresentou o maior coeficiente de

mortalidade infantil em 2005, com CMI de 20,0 por mil nascidos vivos, com uma SMR de

1,18 quando comparada à taxa de mortalidade infantil do Brasil. Recife foi a cidade com a

segunda maior taxa de mortalidade em menores de um ano, entre as cidades analisadas, com

CMI de 16,6/1.000 nascidos vivos. Enquanto que Porto Alegre apresentou o menor

coeficiente com 12,9 óbitos de menores de um ano a cada mil nascidos vivos, e uma SMR de

0,76 quando comparada à taxa nacional (tabela 1).

O cálculo da Standard Mortality Ratio — SMR (Método Indireto de Padronização), para o

coeficiente de mortalidade infantil nas cinco estudadas analisadas, reforça a existência de

importantes desigualdades na ocorrência dos óbitos em menores de um ano.

179

Tendo como padrão o Brasil (SMR = 1,00), onde não haveria diferença entre a mortalidade

encontrada e a esperada, observa-se na tabela 1 que a cidade de Belém apresenta SMR mais

elevada (1,18). Enquanto que as cidades de Guarulhos, Porto Alegre e Goiânia apresentaram a

SMR menor que 1, indicando taxas menores do que a apresentada no País. Apenas para a

cidade de Recife esta diferença não foi estatisticamente significante (tabela 1).

Em relação aos fatores de risco para a mortalidade infantil, a tabela 2 sintetiza os achados da

análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano e os

fatores de risco nas cinco cidades estudadas, permitindo verificar os diferenciais existentes.

Entre as variáveis do nível distal, a natureza do hospital de nascimento da criança constituiu-

se como importante fator de risco para mortalidade infantil nas cinco cidades estudadas, sendo

em geral, os hospitais públicos e privados conveniados ao SUS caracterizados como fator de

risco para a ocorrência de óbitos em menores de um ano. Entretanto, nas cidades de Recife e

Porto Alegre os hospitais privados conveniados ao SUS apresentaram uma maior chance de

exposição (odds ratio ajustada) entre os casos do que os hospitais públicos (OR= 1,30 e 1,80

respectivamente).

O fator estado civil da mãe esteve presente nas cidades de Recife, Guarulhos e Porto Alegre,

em todas as mães solteiras, separadas e viúvas apresentaram maior razão de exposição entre o

grupo de casos, com maior valor da odds ratio na cidade de Recife.

A escolaridade materna mostrou significância como fator de risco nas cidades de Porto Alegre

e Belém, em ambas, as mães com menos de quatro anos de estudo apresentaram maior valor

da odds ratio.

As variáveis relacionadas à assistência materno-infantil, número de consultas pré-natal e

índice de apgar no 1° e 5° minuto configuraram-se como fatores de risco nas cinco cidades. O

número de consultas de pré-natal perdeu a significância no modelo final nas cidades de

Guarulhos e Goiânia (p-valor= 0,144 e 0,131 respectivamente), o mesmo aconteceu com

índice de apgar no 1º minuto na cidade de Guarulhos.

Entre as variáveis biológicas, o baixo peso ao nascer (<2.500g) aparece como fator de risco,

com significância estatística, em todas as cidades estudadas. O fator duração da gestação só

não esteve presente na cidade de Porto Alegre. Em todas as demais cidades a prematuridade

mostrou-se fortemente associada à mortalidade infantil, com odds ratio de 6,15 entre os casos

da cidade de Guarulhos.

Em relação à variável número de filhos nascidos mortos, as mães com mais de dois filhos

mortos apresentaram maior risco para a mortalidade infantil em Porto Alegre, com odds ratio

ajustada de 2,67.

180

Apenas em Belém e em Guarulhos as malformações congênitas não representaram fator de

risco para a mortalidade infantil, entretanto em Guarulhos essa associação não pôde ser

testada em função da baixa completitude da variável.

O tipo de gravidez (múltipla) apresentou associação com a ocorrência das mortes em menores

de um ano apenas em Porto Alegre.

DISCUSSÃO

Os achados do estudo confirmam que, apesar da redução da mortalidade infantil ocorrida no

país, persistem as desigualdades regionais, expressando diferentes riscos de ocorrência de

morte em menores de um ano de acordo com a região do país. Observando-se uma

concentração das maiores taxas nas cidades das regiões Norte e Nordeste, enquanto que o

centro-sul do país apresenta os menores coeficientes. Tais achados corroboram com o

apresentado na literatura nacional em relação às desigualdades na distribuição da mortalidade

infantil no Brasil (IBGE, 1999; SZWARCWALD et al. 1997; SIMÕES; MONTEIRO, 1995;

DUARTE et al; 2002; BRASIL, 2006; SOUZA; LEITE FILHO, 2008; CNDES, 2008).

De acordo com Simões (2002), embora tenha apresentado melhoras em seus indicadores

sociais, o Brasil ostenta grandes disparidades regionais, principalmente no que se refere à

Região Nordeste. As disparidades incluem as desigualdades raciais, pois crianças negras e

índias são mais vulneráveis à mortalidade infantil, assim como as crianças residentes em

favelas. Isso pode ficar oculto nas grandes cidades, especialmente nas regiões mais

desenvolvidas, como as cidades das Regiões Sul e Sudeste, onde a taxa media mascara as

desigualdades existentes, entretanto nas regiões Norte e Nordeste as desigualdades tornam-se

mais evidentes.

Dentre os fatores de risco analisados, a escolaridade da mãe é tida como um marcador da

condição socioeconômica da mãe e de sua família, relacionando-se nesse contexto com o

perfil cultural e comportamental, ligados aos cuidados de saúde, agindo como importante

determinante das mortes infantis (MORAIS NETO; BARROS, 2000; SILVA et al. 2006).

No presente estudo, o nível de escolaridade da mãe apresentou associação estatisticamente

significante na análise univariada nas cinco cidades estudadas e nos componentes neonatal e

pós-neonatal. Verificando-se uma maior probabilidade de mortes em menores de um ano entre

as crianças nascidas de mães com baixa instrução (até quatro anos de estudo). Porém, análise

multivariada hierarquizada, essa variável perdeu a significância para a maioria das cidades,

181

permanecendo no modelo final como fator de risco, apenas nas cidades de Belém e Porto

Alegre, e no componente pós-neonatal.

Shimakura et al (2001) evidenciam o efeito da escolaridade materna na mortalidade infantil na

cidade de Porto Alegre. Afirmam ainda que, as chances de sobrevivência das crianças são em

grande parte determinadas por sua inserção social, ao passo que a baixa escolaridade da mãe,

neste estudo, representou, para a criança, um excesso de risco para a mortalidade no período

pós-neonatal.

O tipo de ocupação da mãe não se mostrou associado à ocorrência do óbito infantil em

nenhuma das cidades analisadas, nem tampouco nos componentes. Na análise univariada,

ainda foi possível observar uma associação entre as mães sem ocupação (desempregadas,

estudantes e donas de casa) e o óbito infantil, na cidade de Belém (OR bruta=1,37) e no

componente pós-neonatal (OR bruta=1,55), porém na análise multivariada essa variável perde

a significância. Dentre as publicações analisadas, resultados diferentes foram encontrados

apenas por França et al (2001) e Nascimento et al (2008).

Em relação ao estado civil da mãe, as mães solteiras, viúvas ou separadas judicialmente,

apresentaram forte associação com a mortalidade infantil nas cinco cidades estudadas e nos

componentes neonatal e pós-neonatal. Esses achados corroboram com alguns estudos

disponíveis na literatura científica (FRANÇA at al, 2001; JOBIN; AERTS, 2008). No estudo

de França et al (2001) as crianças nascidas de mães casadas tiveram maiores chances de

sobrevivência do que as de famílias com mães em união consensual ou sozinhas. Para Jobim e

Aerts (2008), a ausência de companheiro pode indicar uma maior vulnerabilidade social, uma

lacuna no suporte emocional e econômico para a família.

A natureza do hospital de nascimento da criança constituiu-se num importante fator de risco

para a mortalidade infantil em todas as análises realizadas, tanto para as cidades estudadas

como entre os componentes. Merecendo destaque, uma vez que essa variável além de permitir

uma aproximação com as condições socioeconômicas reflete algumas questões macro-

estruturais da atenção materno-infantil.

Em geral, os nascimentos ocorridos em estabelecimentos públicos e os privados filantrópicos

e conveniados ao SUS constituíram maior risco para a mortalidade infantil, dado o modelo

final obtido mediante a analise multivariada. Em Belém e em Goiânia, os nascimentos

ocorridos nos estabelecimentos públicos representaram uma razão de chances 1,20 vezes

maior no grupo de casos. Em Guarulhos, nesse mesmo estrato, o valor da odds ratio ajustada

ainda foi maior, 2,30. Entre os componentes da mortalidade infantil, os estabelecimentos

públicos permanecem com maior chance de exposição entre os casos.

182

Ressalta-se, porém os resultados das cidades de Recife e Porto Alegre. Para ambas, os

estabelecimentos de nascimento da criança privados filantrópicos e conveniados ao SUS,

representaram maior risco para a ocorrência dos óbitos de menores de um ano, com odds ratio

ajustada de 1,30 em Recife e 1,80 em Porto Alegre.

Deve-se pôr em destaque a representação da ocorrência dos nascimentos em estabelecimentos

públicos como risco para o óbito infantil, e embora essa associação pareça estar influenciada

por questões socioeconômicas, as condições de acesso e qualidade da atenção materno-

infantil devem ser consideradas. Ressalta-se também que, nas cidades onde os

estabelecimentos privados filantrópicos e conveniados ao SUS estiveram mais fortemente

associados à mortalidade infantil, além dos aspectos acima citados, alguns questionamentos

parecem pertinentes, como a possibilidade de discriminação e diferenças na assistência

prestadas aos usuários do SUS em instituições privadas, a carência de critérios adotados para

contratação da rede complementar e a deficiência de mecanismos de avaliação da qualidade

dos serviços.

Os achados dessa pesquisa vão ao encontro dos resultados do estudo de Nascimento et al

(2008) onde demonstra a associação entre parto em hospitalais públicos e óbitos de menores

de um ano, sugerindo a existência de deficiências na assistência a recém-nascidos de risco na

população usuária dessas unidades de saúde, evidenciando uma maior vulnerabilidade da

população mais pobre.

A atenção à saúde da mãe e da criança tem sido apontada como fator de grande relevância

para a redução da mortalidade infantil. As variáveis reprodutivas maternas e as relacionadas

às condições de nascimento da criança permitem a avaliação da qualidade dessa atenção

(BRASIL, 2004; JOBIN; AERTS, 2008).

No presente estudo os partos hospitalares representaram quase a totalidade dos partos, tanto

para o grupo de casos como para o grupo de controles, não apresentando associação no

modelo final de determinação da mortalidade infantil em nenhuma das análises realizadas.

Conclusão semelhante apresentou o estudo de Jobin e Aerts (2008), que não encontrou

associação entre o local de nascimento e os óbitos evitáveis em Porto Alegre, possivelmente

pelo pequeno número de nascimentos ocorridos fora do ambiente hospitalar.

Ribeiro et al (2009) no estudo relativo aos nascidos vivos com baixo peso em Recife, concluiu

que o parto vaginal constituiu um fator de risco para a mortalidade neonatal, mesmo quando

ajustado por outros fatores de exposição, como o tipo de hospital, a idade gestacional e a faixa

de peso ao nascer. Sugerindo a realização de outros tipos de estudo relacionados à avaliação

183

dos serviços de saúde para elucidação desses resultados referentes à via de parto de modo

mais apropriado.

A freqüência às consultas de pré-natal tem sido demonstrada por alguns estudos como uma

das variáveis mais importantes relacionadas à gestação e ao parto na prevenção da morbidade

e mortalidade infantil e de seus componentes (HARTZ et al. 1996; ARAUJO et al. 2000;

VICTORA, 2001; SILVA et al. 2006). O companhamento rigoroso durante o pré-natal

permite a identificação e intervenção precoces no sentido de minimizar danos à saúde

materno-infantil. Sendo assim, a garantia de assistência pré-natal de qualidade adequadamente

conduzido e a organização da assistência em sistemas hierarquizados e regionalizados de

forma a garantir acessibilidade à gestante, pode detectar doenças maternas e fetais,

melhorando assim a possibilidade de sobrevivência do recém-nascido e reduzindo a

prevalência de retardo do crescimento intrauterino, a prematuridade e a ocorrência de baixo

peso ao nascer (HARTZ et al. 1996; ARAUJO et al. 2000; VICTORA, 2001).

Nesse estudo, o baixo número de consultas de pré-natal (0 a 3 consultas) esteve associado à

mortalidade infantil em todas as análises realizadas, configurando-se como fator de risco no

modelo multivariado final tanto para as cidades estudadas como para os dois componentes

(neonatal e pós-neonatal).

Destacam-se as cidades de Goiânia e Porto Alegre, onde as mães com até três consultas de

pré-natal representaram um risco quase três vezes maior entre o grupo de casos. Para os

componentes do óbito infantil, percebeu-se uma maior associação no período neonatal, com

odds ratio ajustada de 1,77 para as mães com baixo número de consultas de pré-natal entre o

grupo de casos, enquanto que no período pós-neonatal essa razão de chances foi de 1,72.

Essas constatações corroboram com a literatura científica (MARTINS; VELÁSQUEZ-

MELÉNDEZ,1999; KILSZTAJN et al. 2000; SILVA et al. 2006; RIBEIRO et al. 2004;

NASCIMENTO et al. 2008). Nascimento et al (2001) considera que como prematuridade e

retardo de crescimento intrauterino, condições que favorecem o baixo peso ao nascer, são

passíveis de identificação e, em boa parcela dos casos, também de prevenção durante o pré-

natal, sua associação com óbitos de menores de um ano, pode estar indicando a existência de

problemas na qualidade dessa assistência. Esta hipótese também se encontra fortalecida pelo

encontro de associação com número inadequado de consultas de pré-natal, fato que,

igualmente, aponta para possíveis problemas de acesso a esse tipo de atenção.

O índice de apgar no 1º e no 5º minuto é utilizado na mensuração da vitalidade do nascido

vivo. Os achados do estudo demonstram que os mais baixos escores (0 a 3) desse índice, tanto

no 1º como no 5º minuto, constituíram-se como fator de risco no modelo final de

184

determinação da mortalidade infantil nas cinco cidades estudadas e na análise por

componente.

Segundo Kilsztajn et al (2007) o índice de Apgar é um importante indicador de risco para a

morbimortalidade perinatal. Estudo realizado para o Município de São Paulo em 1998

considerou que o baixo índice de Apgar é um bom indicador de morbidade e está associado à

mortalidade neonatal (MACHADO; HILL, 2005). Outro estudo, desenvolvido para comparar

condições sócio-econômicas e características neonatais no Rio de Janeiro em 1994, também

concluiu que o índice de Apgar é um importante indicador de risco (D’ORSI et al. 2005).

A faixa etária da mãe apresentou associação estatisticamente significante na análise

univariada em quatro cidades estudadas, e nos componentes neonatal e pós-neonatal, à

exceção apenas de Recife, caracterizando um maior risco para as mães nos dois extremos dos

intervalos etários, 10 a 19 e mais de 35 anos. Entretanto, análise multivariada, essa variável

perdeu a significância para todas as cidades e para os dois componentes da mortalidade

infantil.

A existência de maior probabilidade de morte infantil (neonatal e pós-neonatal) entre os

nascidos vivos de mães com idades consideradas extremas, ou seja, com idade inferior a 20

anos e naquelas de 35 anos e mais é sugerida por alguns autores (ALMEIDA et al. 2002).

Em Porto Alegre-RS mães adolescentes e desfechos desfavoráveis, tais como prematuridade,

baixo peso ao nascer e maior proporção de parto cesárea parecem estar associados. Entre as

mães das crianças investigadas, 24,1% tinham menos de 20 anos de idade, porém não foi

encontrada associação estatisticamente significativa com o desfecho (JOBIN; AERTS, 2008).

Ribeiro et al (2009) relatam que a idade materna <18 anos (RR=2,62) foi fator de risco para a

mortalidade infantil.

No entanto, raramente encontra-se essa característica isolada. Sabe-se que muitas dessas mães

iniciaram sua vida reprodutiva precocemente, quando ainda eram adolescentes, estando

despreparadas para a difícil tarefa da maternagem, tendo que abandonar os estudos ou o

trabalho. Tiveram também muitos filhos, com pequeno intervalo interpartal, o que dificulta,

ainda mais, a qualidade da atenção dedicada às crianças. Certamente, a ação conjunta desses

fatores também influencia as chances de sobrevivência dessas crianças (SHIMAKURA et al.

2001).

Quanto ao tipo de gravidez, observou-se que na interação com outras variáveis ajustadas no

modelo multivariado por meio da regressão logística, o tipo de gravidez perde a significância

estatística em quase todas as cidades e nos dois componentes estudados, permanecendo no

modelo multivariado final apenas da cidade de Porto Alegre. Nessa cidade constatou-se que

185

entre as mães com gravidez múltipla houve uma razão de exposição cerca de 10 vezes maior

chance entre os casos.

Resultados semelhantes foram encontrados por Martins e Velásquez-Meléndez (1999) em

Montes Claros-MG, onde a associação entre gravidez múltipla e mortalidade neonatal foi

esvaziada na análise multivariada, provavelmente em virtude do fato de a idade gestacional e

o baixo peso ao nascer, muito prevalente entre os gemelares, serem variáveis independentes

mais fortemente associadas à mortalidade. Jobin e Aerts (2008) também não encontraram

associação entre a gravidez múltipla e a ocorrência óbitos evitáveis.

Não se verificou associação estatisticamente significativa entre o sexo da criança e a

mortalidade infantil em nenhuma das cinco cidades estudadas nem na análise por

componente. Resultados semelhantes foram encontrados por Martins e Velásquez-Meléndez

(1999), Porém em São Luís-MA o sexo masculino (RR=1,79) foi considerado fator de risco,

havendo uma maior ocorrência de óbitos entre os recém nascidos do sexo masculino

(RIBEIRO et al. 2004).

O baixo peso ao nascer demonstrou forte associação com as mortes em menores de um ano

em todas as análises realizadas, permanecendo no modelo final de determinação da

mortalidade infantil das cinco cidades estudas e nos dois componentes.

A associação entre o baixo peso ao nascer e a mortalidade de menores de um ano,

semelhantemente ao encontrado neste estudo, é bastante divulgada na literatura científica. Os

estudos relatam que tanto para a mortalidade neonatal como pós-neonatal, o baixo peso ao

nascer é o fator individual mais fortemente associado ao óbito infantil, mesmo mesmo

controlando todas as outras variáveis. Associando-se a nascimentos prematuros e/ou retardo

do crescimento intra-uterino, situações decorrentes de problemas de saúde materna,

destacando-se a hipertensão arterial, de assistência ao pré-natal e condições econômicas

desfavoráveis (MARTINS; VELÁSQUEZ-MELÉNDEZ,1999; MORAIS NETO; BARROS,

2000; SHIMAKURA et al. 2001, SILVA et al. 2006; RIBEIRO et al. 2004; AQUINO et al.

2007; JOBIN; AERTS, 2008; NASCIMENTO et al. 2008; RIBEIRO et al. 2009).

No que se refere à duração da gestação os resultados do estudo apontam para uma forte

associação entre prematuridade (duração da gestação inferior a 37 semanas) e a mortalidade

infantil. Essa variável esteve presente no modelo final de risco em quatro cidades estudadas, e

nos componentes neonatal e pós-neonatal, à exceção apenas de Porto Alegre. Em Guarulhos a

prematuridade representou uma razão de exposição 6,15 vezes maior entre o grupo de casos

em relação aos controles. Expressivos também foram os valores das odds ratio ajustadas para

as cidades de Goiânia, Belém e Recife (OR ajustada= 5,95; 5,69 e 2,02 respectivamente).

186

Segundo Wise (1999), muitos dos fatores que concorrem para os partos prematuros são

originados na mudança do estilo de vida nas últimas décadas, tais como o uso de álcool e

fumo, estresse social e ocupacional, nutrição inadequada e outras condições em que as

intervenções para uma gestação saudável deveriam ocorrer bem antes da concepção.

A raça/cor da criança só se caracterizou como fator de risco para a mortalidade infantil na

cidade de Recife e no componente neonatal, onde as crianças negras e pardas apresentaram

uma maior razão de exposição em relação às crianças brancas, com odds ratio ajustada no

modelo final de 1,64 em Recife e 1,71 no componente neonatal, o que parece estar

relacionado às questões de cunho social e econômico.

A paridade materna, apesar de ser descrita como fator determinante para a morbimortalidade

infantil e estar associada ao nível socioeconômico da família (ALMEIDA et al. 2004), não

apresentou nesse estudo diferenças significativas entre as primíparas e o grupo de multíparas.

O número de filhos nascidos vivos não esteve associado à mortalidade infantil em nenhumas

das cidades estudadas nem nos componentes neonatal e pós-neonatal. Porém mais de dois

filhos nascidos mortos constituiu-se como fator de risco para as mortes em menores de um

ano na cidade de Porto Alegre (OR ajustada=2,67). No componente neonatal um filho nascido

morto representou um risco 2,27 vezes maior entre o grupo de casos. Os trabalhos de Ribeiro

et al (2004) e Jobim e Aerts (2008) corroboram com os achados deste estudo, identificando

um maior risco relativo para as mães com pelo menos um natimorto prévio.

A presença de malformações congênitas configurou-se como fator de risco fortemente

associado à mortalidade infantil nas cidades de Porto Alegre, Goiânia e Recife com valores

das odds ratio ajustadas de 24,12; 11,45 e 5,44 respectivamente. Entre os componentes, essa

variável também esteve presente no modelo final de determinação da mortalidade, tanto no

período neonatal como no período pós-neonatal (OR ajustadas= 13,94 e 16,61). Vale destacar

que em Guarulhos a associação não pode ser analisada dado o baixo percentual de

completitude da variável (inferior a 70%).

No presente estudo, foram encontrados possíveis determinantes da mortalidade infantil, como

os fatores socioeconômicos, aqui representadas pela escolaridade materna, o estado civil da

mãe e a natureza do estabelecimento de nascimento da criança; condições da assistência à

gravidez, ao parto e ao recém-nascido, como o número de consultas de pré-natal e o índice de

apgar no 1º e 5º minuto; além dos fatores biológicos, com destaque para o baixo peso ao

nascer, a prematuridade e a presença de malformação congênita.

Ademais, os resultados demonstram que, embora se verifique um certo consenso entre os

fatores determinantes da mortalidade infantil entre as cidades analisadas, alguns diferenciais

187

podem ser constatados, especialmente a partir da compreensão dos diferentes perfis da

mortalidade infantil observados. Nas cidades do Norte e Nordeste, e no componente pós-

neonatal, é possível identificar a relevância dos fatores relacionados às condições

socioeconômicas, ao passo que no centro-sul do país essas associações tendem a ser menos

significativas.

Os modelos explicativos sobre os possíveis determinantes da mortalidade infantil vão ao

encontro da tese da importância de ações intersetoriais na busca de uma melhor condição de

saúde para as populações. Mesmo ficando claro o resultado dos esforços empreendidos pelo

setor saúde, é inquestionável a necessidade da parceria dos demais setores na construção de

uma sociedade mais equânime e saudável (BEZERRA FILHO et al. 2007).

A utilização da técnica de linakge foi de grande valia possibilitando resgatar na declaração de

nascido vivo as variáveis preditoras da mortalidade infantil, tornando viável a realização de

estudos analíticos longitudinais. Tendo como contribuição importante a utilização dos dados

oriundos nos sistemas de informação em saúde disponíveis no Brasil, reduzindo os custos na

realização além de demonstrar o potencial de aplicação dessa estratégia na vigilância do óbito

infantil nos serviços de saúde.

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190

Tabela 1: Standard Mortality Ratio (SMR) por cidade para o Coeficiente de Mortalidade Infantil

(CMI) no ano de 2005

Local Nº Óbitos Nº Nascidos Vivos CMI** SMR*** IC 95% p-valor

Brasil* 51.544 3.035.096 17,0 1,00 - -

Belém 472 23.544 20,0 1,18 1,08 – 1,29 <0,001

Recife 385 23.221 16,6 0,98 0,88 – 1,08 0,660

Guarulhos 316 21.489 14,7 0,87 0,78 – 0,97 0,012

Porto Alegre 244 18.944 12,9 0,76 0,67 – 0,86 <0,001

Goiânia 268 19.631 13,7 0,81 0,72 – 0,91 <0,001

* Brasil - Referência ** CMI – Coeficiente de Mortalidade Infantil calculado pelo método direto *** SMR – Standard Mortality Ratio

191

Tabela 2: Valores de odds ratio ajustada (ORadj) e significância (p-valor) obtidos mediante análise de regressão logística para associação entre os óbitos de menores de um ano e os fatores de risco para as cinco cidades estudadas. 2005

Variáveis do Modelo Final Belém Recife Guarulhos Porto Alegre Goiânia

ORadj p-valor ORadj p-valor ORadj p-valor ORadj p-valor ORadj p-valor

Dis

tal

Escolaridade da Mãe (em anos) 0,128 0,297

<4 1,98 0,059 2,14 0,120

4a7 1,36 0,190 1,10 0,710

8+ 1,00 - 1,00


Casada 1,00 - 1,00 1,00

Solteira, separada, viúva 1,95 0,003 1,67 0,085 1,20 0,554

Natureza Hospital 0,769 0,184 0,078 0,159 0,914

Publico 1,20 0,500 0,90 0,100 2,30 <0,001 1,10 0,800 1,20 0,700

Privado SUS 1,00 1,000 1,30 0,400 1,20 0,700 1,80 0,200 1,10 0,800

Privado Não SUS 1,00 - 1,00 - 1,00 - 1,00 1,00

Inte

rmed

iári

o

Número de consultas 0,066 0,009 0,144 0,004 0,131

0a3 1,96 0,030 2,01 0,010 1,65 0,310 2,60 0,010 2,90 0,080

4a6 1,49 0,090 1,04 0,850 1,51 0,050 1,04 0,890 0,79 0,540

7e+ 1,00 - 1,00 - 1,00 1,00 1,00

Apgar 1° min 0,004 <0,001 0,732 <0,001 <0,001

0a3 5,25 <0,001 7,34 <0,001 0,91 0,890 3,98 0,010 34,73 <0,001

4a7 1,91 0,040 2,94 <0,001 1,24 0,500 2,81 <0,001 2,63 <0,001

8a10 1,00 - 1,00 - 1,00 1,00 1,00

Apgar 5° min 0,009 0,025 <0,001 0,012 0,055

0a3 7,10 0,090 6,11 0,020 31,69 <0,001 17,69 0,020 6,24 0,280

4a7 3,60 0,010 2,35 0,030 8,73 <0,001 2,99 0,020 3,14 0,030

8a10 1,00 - 1,00 - 1,00 1,00 1,00

Pro

xim

al

Tipo de gravidez

Múltipla 9,85 0,002

Única 1,00

Peso ao nascer

<2500 2,34 0,004 4,82 <0,001 3,06 0,003 6,95 <0,001 2,53 0,028

2500e+ 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00


<37 5,69 <0,001 2,02 0,014 6,15 <0,001 5,95 <0,001

37+ 1,00 1,00 1,00 1,00

Raça/Cor

Branca 1,00

Parda, Preta 1,64 0,023


0 1,00

1 2,13 0,139

2+ 2,67 <0,001


Sim 5,44 0,002 24,12 <0,001 11,45 0,002

Não 1,00 1,00 1,00

192

$��%��$��%��$��%��$��%��

193

ANEXO A – Parecer do comitê de ética

194

ANEXO B – Termo de responsabilidade

diferenciais nos fatores de risco para … · mortalidade infantil no brasil: um estudo de...

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