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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI – UFSJ CAMPUS CENTRO-OESTE DONA LINDU – CCO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DA SAÚDE

HERALDO LUIZ DO AMARAL

MAPEAMENTO DE DIFERENCIAIS INTRAURBANOS DE VULNERABILIDADE

EM SAÚDE

Dissertação apresentada ao Programa de Pós-

Graduação em Ciências da Saúde, da Universidade

Federal de São João Del-Rei, como requisito parcial

para a obtenção do título de Mestre.

Orientador: Prof.ª Dr.ª Cláudia Di Lorenzo Oliveira

DIVINÓPOLIS-MG 2016

2

AGRADECIMENTOS

Ao Pai Celestial e aos meus pais queridos, Helton e Miriam, que estão ao

lado Dele.

Aos amados Clarice e Thomaz, por poder contar sempre com eles, apesar

de tudo o que os fiz passar para chegar até aqui.

À professora Cláudia Di Lorenzo Oliveira, orientadora deste estudo, fonte de

saber, simplicidade e ternura.

À professora e ambientalista Beatriz Alves Ferreira, aguerrida defensora da

extensão universitária, e ao amigo Emílio Prado Fonseca, estudioso e profissional

da saúde pública, pela amizade e parceria que primeiro alavancaram meu recomeço

acadêmico.

Aos professores Gilberto Fontes e Eliana Rocha, cuja amizade,

compreensão e apoio não me faltaram nos momentos mais difíceis dessa jornada.

À Fabricia Almeida Diniz, grande amiga e incentivadora, pela revisão que

muito enriqueceu o conteúdo e a apresentação desta dissertação.

A todos os docentes e colegas das disciplinas de pós-graduação do

CCO/UFSJ, por sua amizade, paciência e complacência para com este anacrônico

mestrando.

Aos membros das Bancas Examinadoras, por terem aceito o convite para

participar da avaliação deste estudo e pelas contribuições que muito o aprimoraram.

Aos funcionários e coordenadores do Programa de Pós Graduação em

Ciências da Saúde e da Biblioteca, com quem pude contar sempre que necessário.

Finalmente, estendo meus agradecimentos a todos os que, à sua maneira,

contribuíram para a realização deste estudo.

3

RESUMO

Tendo como unidade de área os setores censitários de situação urbana de

Divinópolis, município da região centro-oeste do Estado de Minas Gerais, o estudo

empregou a abordagem ecológica e uma metodologia de categorização e

classificação de setores censitários em escores segundo o grau de vulnerabilidade

em saúde para identificar e mapear diferenciais intraurbanos, com base em

informações de diferentes bases secundárias de dados socioeconômicos,

indicadores municipais de saúde e achados de pesquisas desenvolvidas na UFSJ.

Os resultados obtidos mostraram elevados índices de cobertura sanitária em

contraste com níveis de renda e indicadores de saúde em sua maioria intermediários

e baixos. Foi construído um mapa ilustrativo da distribuição dos setores censitários

de acordo com o grau de vulnerabilidade em saúde, que permitiu visualizar

diferenciais intraurbanos e áreas do município que demandam priorização da gestão

municipal. A metodologia de categorização e classificação de setores censitários em

escores segundo o grau de vulnerabilidade em saúde mostrou ser uma ferramenta

de relativa simplicidade funcional e potencialmente eficaz na identificação de

diferenciais intraurbanos de vulnerabilidade em saúde. Concluiu-se que há

evidências de associação entre maior grau de vulnerabilidade em saúde, baixas

taxas de cobertura populacional e territorial pelas unidades e serviços de saúde do

município, elevada incidência de internações por condições sensíveis à atenção

primária (ICSAP) e acesso dificultado a unidades e serviços de saúde, e que, de

modo geral, melhorias sanitárias advindas do desenvolvimento socioeconômico e da

urbanização podem não redundar, necessariamente, em proteção para as

populações contra exposição a riscos de saúde.

Palavras-chave: Diferenciais Intraurbanos. Urbanização. Vulnerabilidade em Saúde.

Condição de Vida.

4

ABSTRACT

Considering census tracts of urban situation in the municipality of Divinópolis,

localized in the middle-western region of the State of Minas Gerais, Brazil, as area

units, this study employed an ecological approach to identify and map intra-urban

differentials in health vulnerability, according to a classification of census tracts in

scores. The study evaluated variables from different socioeconomic databases,

municipal health metrics and findings of research carried out in UFSJ. Results

obtained with the final classification scores showed high sanitary coverage ratios in

contrast to mostly intermediate and low income levels and health indicators. It was

built a thematic map for health vulnerability patterns, which made it possible to

visualize the distribution of intra-urban differentials and specific city areas with high

health vulnerability that require prioritization of municipal public administration. It was

concluded that sanitary improvements gained with socioeconomic development and

urbanization policies may not protect populations from unsafe levels of health risk

exposure and vulnerability. Score classification methodology seemed to be a friendly-

operational an efficient tool to identify intra-urban differentials of health vulnerability.

Keywords: Intra-urban Differentials. Urbanization. Health Vulnerability. Living

Conditions.

.

5

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Quadro 1 – Tipos de indicadores de saúde empregados na construção de escores em estudos ecológicos..............................................................................................22

Quadro 2 – Categorização das variáveis analisadas por setor censitário............ ....40

Figura 1 – Localização do município de Divinópolis no Estado de Minas Gerais.....30

Figura 2 – Setores censitários do município de Divinópolis segundo o tipo de situação do setor................................................................................................... ....32

Figura 3 – Unidades de saúde e setores censitários................................................38

Figura 4 – Distribuição espacial dos buffers segundo a localização das unidades de atenção primária em saúde (UAPS)...................................................................... ....39

Figura 5 – Histograma da distribuição dos setores censitários de situação urbana segundo a pontuação final por escores, Divinópolis, 2015................................... ....43

Figura 6 – Mapa da distribuição espacial dos setores censitários de situação urbana, agrupados segundo o nível de condição de vida, Divinópolis, 2015..................... ....49

6

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Frequência e classificação dos setores censitários de situação urbana segundo a pontuação final por escores e o grau de vulnerabilidade em saúde, Divinópolis, 2015........................................................................................................42

Tabela 2 – Distribuição da frequência e dos respectivos percentuais de setores censitários de situação urbana segundo a categorização em escores e graus de vulnerabilidade em saúde, em relação às variáveis socioeconômicas, Divinópolis, 2015............................................................................................................................44

Tabela 3 – Distribuição da frequência e dos percentuais de setores censitários de situação urbana segundo a categorização em escores e graus de vulnerabilidade em saúde, em relação aos indicadores de saúde, Divinópolis, 2015..............................46

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LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

APS Atenção Primária em Saúde

CCO Campus Centro-Oeste da Universidade Federal de São João Del Rei

COPASA Companhia de Saneamento de Minas Gerais

CS Centro de saúde

DPOC Doença pulmonar obstrutiva crônica

EACS Estratégia Agentes Comunitários de Saúde

ESF Estratégia Saúde da Família

Esri Environmental Systems Research Institute, Inc.

EUA Estados Unidos da América

GPEANTS Grupo de Pesquisa em Epidemiologia e Avaliação de Novas Tecnologias em Saúde

HIV Human Immunodeficiency Virus

IBGE Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

ICSAP Internações por Condições Sensíveis à Atenção Primária em Saúde

IPVS Índice Paulista de Vulnerabilidade Social

IVS Índice de Vulnerabilidade em Saúde

MAUP Modifiable Area Unit Problem

MG Estado de Minas Gerais

OMS Organização Mundial da Saúde

PSF Programa Saúde da Família

SC Estado de Santa Catarina

SEMUSA Secretaria Municipal de Saúde de Divinópolis

SIG Sistema de Informação Geográfica

SIM Sistema de Informação de Mortalidade

SP Estado de São Paulo

SRS Superintendência Regional de Saúde

SUS Sistema Único de Saúde

TB Tuberculose

UAPS Unidade de Atenção Primária em Saúde

UFSJ Universidade Federal de São João Del-Rei

UP Unidade de Planejamento

8

LISTA DE SÍMBOLOS

CV Coeficiente de variação

μ (mi) Média populacional

σ (sigma) Desvio-padrão

™ (Trade Mark) Marca comercial

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SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO.................................................................................................. 10

1.1 A ABORDAGEM ECOLÓGICA EM ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS.....................10

1.2 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA (SIG) E SEU EMPREGO

EM ESTUDOS ECOLÓGICOS.................................................................................. 13

1.3 DIFERENCIAIS INTRAURBANOS EM ESTUDOS ECOLÓGICOS........................ 14

1.4 TERRITÓRIOS DE SAÚDE E ACESSO À SAÚDE............................................... 16

1.5 INDICADORES DE SAÚDE E A CONSTRUÇÃO DE ESCORES

EM ESTUDOS ECOLÓGICOS...........................................................................................20

1.6 PROBLEMAS E LIMITAÇÕES DOS ESTUDOS ECOLÓGICOS............................ 23

1.7 ASPECTOS DO SISTEMA DE SAÚDE DO MUNICÍPIO DE DIVINÓPOLIS...............25

2 JUSTIFICATIVA................................................................................................. 27

3 OBJETIVOS....................................................................................................... 29

3.1 OBJETIVO GERAL......................................................................................................29

3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS............................................................................... 29

4 METODOLOGIA...........................................................................................................30

4.1 CARACTERIZAÇÃO DO ESTUDO..................................................................... 30

4.2 LOCAL DO ESTUDO......................................................................................... 30

4.2.1 Aspectos físicos e socioeconômicos do município de Divinópolis........................ 30

4.2.2 Setores censitários e territórios de saúde do município de Divinópolis................. 31

4.3 SELEÇÃO E CATEGORIZAÇÃO DOS INDICADORES E VARIÁVEIS

ANALISADOS...................................................................................................33

4.3.1. Dados socioeconômicos da base de informações por setor censitário do IBGE....33

4.3.2. Dados de saúde obtidos na SEMUSA e em estudos desenvolvidos pelo

GPEANTS............................................................................................................... 35

4.4 CATEGORIZAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO FINAL DOS SETORES CENSITÁRIOS...41

5 RESULTADOS.................................................................................................. 42

6 DISCUSSÃO...................................................................................................... 50

7 CONCLUSÕES.................................................................................................. 54

REFERÊNCIAS..................................................................................................... 55

10

1 INTRODUÇÃO

1.1 A ABORDAGEM ECOLÓGICA EM ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS.

Ao fim do século XIX, apropriando-se dos conhecimentos da bacteriologia, virologia,

parasitologia e imunologia, a epidemiologia exibia características descritivas e

avançava no conhecimento e controle de doenças infecto-parasitárias e

transmissíveis, a partir de uma abordagem causal que procurava relacionar

funcionalmente múltiplos fatores à ocorrência de doenças.

Naquele período a epidemiologia constituíra-se como ciência, influenciada pelo

nascimento da clínica médica, pelo desenvolvimento da bioestatística e da

geografia, pela lógica indutiva da filosofia positivista, embora muito deva também à

dialética marxista, e pelo movimento da medicina social. Marcadamente a medicina

social, ao estabelecer saúde e doença como elementos estruturais advindos dos

impactos socioeconômicos sobre as populações, contribuiu para dotar a

epidemiologia de um caráter ético motivador da busca pela superação de

iniquidades (BARATA, 1997).

A etiologia bacteriológica, postulada àquele tempo por Pasteur e Koch e responsável

pelo restabelecimento de uma concepção etiológica unicausal e mecânica das

doenças, teve na multicausalidade epidemiológica um importante contraponto

conceitual e metodológico. Os agentes etiológicos identificados, ainda que

causalmente necessários, não eram suficientes para explicar certas alterações

morfológicas e funcionais advindas do adoecimento (BARATA, 1997; HERNÁNDEZ-

GIRÓN et al., 2012).

Em meados do século XX, um novo deslocamento de eixo do modelo causal foi

determinado por mudanças no perfil epidemiológico global, antes caracterizado

pelas doenças transmissíveis, para doenças crônicas não transmissíveis.

Evidenciou-se, então, que a ausência de agentes etiológicos específicos para

cardiopatias e neoplasias, por exemplo, não impediu que fatores comportamentais,

ambientais e hereditários fossem associados a tais doenças (BARATA, 1997).

Por outro lado, a ampliação do escopo da epidemiologia, em especial a partir das

pesquisas de Doll e Hill (1950), que estabeleceram a associação entre tabagismo e

11

incidência de câncer de pulmão, impôs uma crescente preocupação com o

desenvolvimento de estratégias investigativas e postulados lógicos que fossem

capazes de garantir um alto nível de rigor na caracterização de nexos causais

(BARATA, 1997).

Ao longo dos anos 1960 e 1970, intensificaram-se o debate em torno do caráter das

doenças e a busca de novos desenhos investigativos. A Organização Mundial da

Saúde (OMS) propôs uma metodologia do enfoque de risco (risk approach), como

forma de identificar grupos populacionais prioritários para alocação de recursos de

saúde (CARVALHO, 1997). Com isso, além dos atributos individuais, ampliou-se o

espectro de fontes de risco para os aspectos populacionais contextuais

(socioecológicos, econômicos, geográficos, ambientais) e evidenciou-se a sua

influência na distribuição espacial de agravos à saúde. Por conseguinte, cresceu o

interesse pela abordagem ecológica (assim denominada pelo fato de ter nas

populações o seu universo de interesse) em estudos epidemiológicos, com a

finalidade precípua de estudar a saúde sob um enfoque ambiental e populacional

(CARVALHO, 1997; SERAFIM, 2002).

Contudo, a busca por novos modelos causais e investigativos também levou a uma

excessiva fragmentação do conhecimento epidemiológico e trouxe dificuldades na

elaboração de políticas e estratégias de ação com base nos resultados obtidos. A

epidemiologia enfrentou, então, uma crise de credibilidade sem precedentes frente à

comunidade científica e à sociedade, motivada principalmente pela fragilidade de

modelos pouco convincentes e dados de valor discutível, quando não inconsistentes

ou contraditórios (BARATA, 1997).

No enfrentamento daquela crise, dois processos desempenharam papel de capital

importância: as contribuições da epidemiologia social para a consolidação do caráter

histórico e social das doenças; e, principalmente, a compreensão e superação do

equívoco analítico-metodológico, recorrente na epidemiologia, de enfatizar

demasiadamente fatores de risco individuais em contextos ambientais (LAURELL,

1982; SUSSER, 1994; CAMPOS et al., 2009).

O movimento da epidemiologia social procurou comprovar o caráter histórico e social

da tipologia, frequência e distribuição das doenças nos grupos sociais,

diferenciando-as segundo aspectos socioeconômicos e culturais. Questionou, ainda,

12

o paradigma dominante que conceituava doença apenas como fenômeno de

variabilidade biológica individual: seria necessário conhecer, a priori, os diferentes

perfis patológicos dos grupos populacionais resultantes das transformações

histórico-sociais estabelecidas por relações de trabalho e processos produtivos

característicos de suas culturas e economias.

Laurell (1982) analisou comparativamente dados de mortalidade de Cuba, México e

Estados Unidos da América (EUA) à luz de suas discrepantes realidades históricas e

socioeconômicas dentro do mundo capitalista. O processo saúde-doença foi então

compreendido como o modo específico pelo qual se origina e desenvolve nas

populações o processo biológico de desgaste e reprodução imposto por suas

singularidades históricas e socioeconômicas. Tal condição pode determinar um

funcionamento biológico adverso, que compromete o desenvolvimento regular das

atividades cotidianas e ocasiona o surgimento da doença (LAURELL, 1982).

O ato de interpretar dados e afirmações referidas a um nível agregado ou coletivo

como válidas para um nível desagregado ou individual pode levar a equívocos

analíticos e inconsistência de resultados. Devido aos efeitos de escala e agregação,

as correlações entre variáveis podem vir a ser inteiramente diferentes no indivíduo e

nas áreas. Em relação a dados desagregados ou individuais, a agregação de dados

em áreas tende a aumentar a correlação e a relação de dependência entre as

variáveis, ao mesmo tempo em que reduz as flutuações estatísticas (DIAS et al.,

2002; CARVALHO; SOUZA-SANTOS, 2005; FRANÇA et al., 2008).

Susser (1994) estabeleceu que a necessidade de investigar contextos espaço-

ambientais e seu impacto na saúde de grupos populacionais deveria impor à

pesquisa epidemiológica a medição de atributos coletivos. As pessoas vivem em

grupos e as medidas de atributos tão somente individuais não esclareceriam

adequadamente processos e eventos como propagação de epidemias, transmissão

sexual de doenças, padrões de morbimortalidade ou formas de relações

interpessoais que transmitem culturas, comportamentos e valores (SUSSER, 1994).

Os trabalhos de Susser abriram caminho para uma renovação do interesse pelo

espaço como importante componente epidemiológico, e restabeleceram

definitivamente o potencial e a importância dos estudos ecológicos para a saúde

13

pública, particularmente na investigação epidemiológica em contextos espaço-

ambientais.

1.2 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA (SIG) E SEU EMPREGO

EM ESTUDOS ECOLÓGICOS.

A pesquisa ecológica pode ou não manusear analiticamente dados espaciais. No

entanto, por trabalhar frequentemente com dados espacialmente distribuídos, a

combinação metodológica de estudos ecológicos e análise espacial vem sendo

crescentemente empregada no âmbito da epidemiologia. Os estudos ecológicos

clássicos comparam diferentes grupos populacionais agregados em unidades de

área geograficamente definidas, tais como setores censitários, bairros,

comunidades, unidades de planejamento, cidades, regiões ou países, permitindo

avaliar a evolução do agravo e do risco à saúde num dado período de tempo e numa

determinada população geograficamente adstrita. Com isso, objetiva identificar

padrões espaciais do evento e gerar hipóteses de uma possível etiologia ambiental

relacionada a características da população (MEDRONHO, 2006).

Com o avanço dos recursos computacionais e das técnicas de geoprocessamento, a

partir dos anos 1990, foi possível o emprego crescente da análise espacial em

estudos ecológicos. Nela se busca incorporar o espaço à análise localizando

geograficamente no espaço o fenômeno estudado, mensurando propriedades e

relações, segundo a premissa da “primeira lei da geografia” de Waldo Tobler: “todas

as coisas são parecidas, mas coisas mais próximas se parecem mais que coisas

mais distantes” (LONGLEY et al., 2001, apud DIAS et al., 2002).

Entende-se por Sistema de Informação Geográfica (SIG) todos aqueles sistemas

que realizam um conjunto de procedimentos computacionais para a armazenagem,

recuperação e manipulação de dados georreferenciados (PORTUGAL, 2003).

Criados nos anos 1960 com a finalidade de inventariar recursos ambientais, os SIG

desenvolveram-se, aperfeiçoaram-se e sofisticaram-se grandemente com a

revolução tecnológica propiciada pelos avanços da microinformática, dotando-os de

múltiplos recursos e usos, e tornando-os acessíveis a um sem-número de usuários e

organizações. Os SIG agregam conceitos de cartografia e geometria computacional

que lhes possibilitam organizar espacialmente a geometria e os atributos dos dados

14

armazenados; construir representações as mais fiéis possíveis dos fenômenos do

mundo real; identificar padrões espaciais ou espaço-temporais; comparar e

relacionar variáveis dentro de um dado contexto ambiental (PORTUGAL, 2003).

O emprego de SIG como ferramenta analítica e de planejamento vem aumentando

largamente desde os anos 1980, em especial nos estudos ecológicos com ênfase no

uso de dados de contexto ou de área para a identificação e comparação de

diferenciais intraurbanos. Em extenso trabalho de revisão, Carvalho e Souza-Santos

(2005) discutiram vantagens, desvantagens e aplicabilidades de alguns dos mais

utilizados modelos de análise espacial. Evidenciaram que o emprego de SIG em

estudos ecológicos vem se tornando cada vez mais freqüente no estudo das

doenças da população ou na avaliação da utilização dos serviços públicos de saúde,

seja na definição de áreas de cobertura, seja no diagnóstico e solução de problemas

relativos ao acesso a unidades e serviços de saúde (CARVALHO; SOUZA-SANTOS,

2005).

1.3 DIFERENCIAIS INTRAURBANOS EM ESTUDOS ECOLÓGICOS.

Segundo a OMS, entre 25% e 35% da carga global de doenças podem ser

atribuídos à exposição a fatores ambientais de risco; dentre estes, destacam-se os

processos de urbanização como um dos principais fatores causais e determinantes

de agravos à saúde (BONITA et al., 2010). A ocupação do espaço urbano na

formação das cidades modernas, além de historicamente transformador e dinâmico,

é um processo socialmente construído e significativamente determinante no

processo saúde-doença (LACERDA et al., 2002).

A crescente urbanização por que passou a população brasileira ao longo da

segunda metade do século XX teve sua origem nas políticas e estratégias

desenvolvimentistas adotadas nos anos 1950, que intensificaram o êxodo rural já em

curso desde a década anterior. Naquele período a população rural brasileira, com

mais de 33 milhões de pessoas, constituía 64% do total populacional do País,

enquanto a população urbana não ultrapassava os 19 milhões de habitantes, ou

36% do total populacional. Sessenta anos depois, em 2010, a população urbana já

somava aproximadamente 160 milhões de habitantes, ou 84,2% da população

15

brasileira total, e estimava-se a população rural em 30 milhões de habitantes, ou

15,8% do total (IBGE, 2010).

Esses movimentos migratórios levaram do campo para as cidades grandes

contingentes de população empobrecida e desempregada, em busca de melhores

condições de vida e trabalho. Os grupos de migrantes eram invariavelmente

assentados em regiões periféricas e limítrofes a áreas rurais e silvestres, quase

sempre em situação de carência e desprovidos de saneamento, infraestrutura,

equipamentos socioeducacionais, urbanísticos e de saúde (REZENDE; HELLER,

2008).

Os padrões atuais de ocupação verificados nessas áreas expressam nítidos

contrastes de qualidade de vida em relação a grupos populacionais de outras áreas

de melhor nível socioeconômico, inclusive com relação à exposição a riscos de

saúde. A essas iniquidades socioeconômicas dá-se o nome de diferenciais

intraurbanos, cujas associações com a vulnerabilidade social e o consequente

aumento da exposição populacional a riscos de saúde os estudos ecológicos

procuram explorar, descrever, quantificar, analisar e compreender (LACERDA et al.,

2002; BRAGA et al., 2010).

Assim, os diferenciais intraurbanos podem ser compreendidos como quaisquer

aspectos ou características que expressam ou refletem as diversas formas de

desigualdade socioeconômica manifestadas nas condições de vida e saúde das

populações. A distribuição geográfica e territorial dos diferenciais intraurbanos se

configura segundo certos padrões de homogeneidade populacional, em áreas que

podem ser tidas como semelhantes entre si quanto às suas situações de morbidade,

condição e qualidade de vida, e outros padrões de doença e saúde de seus

indivíduos (LACERDA et al., 2002). Sua delimitação e caracterização podem apontar

áreas mais expostas a riscos e dignas de serem priorizadas no planejamento e nas

ações de saúde pública, sendo, portanto, de grande valia para a epidemiologia e o

planejamento em saúde.

Os estudos ecológicos são frequentemente empregados na observação e

determinação de diferenciais intraurbanos. Vlahov e colaboradores (2007)

analisaram os processos de urbanização como determinantes de saúde e apontaram

para uma importante distorção engendrada na interpretação de indicadores

16

nacionais, tais como Produto Interno Bruto (PIB) e Renda Bruta Nacional. Esses

indicadores costumam estimar o desenvolvimento das cidades pelo seu grau de

urbanização, assumindo a priori que populações urbanizadas deveriam apresentar

níveis satisfatórios de saúde, como menor exposição a riscos e melhor acesso a

unidades e serviços de saúde. Observaram que, de modo adverso, áreas

concentradoras de iniquidades, como favelas, apresentam baixos níveis de saúde,

independentemente do grau de desenvolvimento urbano ou social vigente no

entorno. Em sua discussão, concluíram que o crescimento das cidades está

relacionado principalmente à expansão de áreas concentradoras de desigualdades e

desfavorecimentos, em situação de exclusão e exposição a risco social e de saúde

(VLAHOV et al., 2007).

1.4 TERRITÓRIOS DE SAÚDE E ACESSO À SAÚDE.

O território é um espaço em permanente construção, produto de uma tensão social

entre sujeitos, configurando-se igualmente como território econômico, geopolítico,

cultural e epidemiológico, cenário de uma realidade de saúde em constante

movimento (MENDES, 1993; PAIM, 1993). Neste sentido, a organização territorial

dos sistemas municipais de saúde deve ser construída levando-se em conta o

território como espaço vivo, com seus atores e dinâmicas populacionais,

socioeconômicas, culturais e de saúde-doença que caracterizam o lugar onde se

desenvolve a ação em saúde.

Considerando a grande importância do território para a epidemiologia e a atenção

primária em saúde (APS), a estruturação dos serviços de saúde visa propiciar

formas de organização, ação e gestão capazes de proporcionar cobertura adequada

e eficaz à população de um território geograficamente definido. Tal estruturação

pode se dar em diferentes escalas territoriais, no âmbito do município, região

administrativa, bairro, micro área, domicílio ou família.

No Brasil, o território de saúde foi historicamente compreendido e conceituado a

partir de diversas perspectivas. Ao tempo do “higienismo campanhista” das primeiras

políticas de saúde republicanas (1889-1930), fortemente influenciadas pela corrente

bacteriológica de Pasteur e Koch, o território era tido como mero substrato físico-

17

ambiental sobre o qual se dava o encontro hospedeiro-agente etiológico (OLIVEIRA;

FURLAN, 2008).

Nos anos 1970 e 1980, predominou o conceito de risco probabilístico

epidemiológico, ou risk approach, na orientação, organização e execução das ações

dos serviços de saúde. O risco pode ser entendido como a probabilidade de

ocorrência de danos ou agravos à saúde. A prioridade dentro das políticas de saúde

passou a ser a elaboração de estratégias investigativas e de intervenção visando o

monitoramento e o controle de riscos de ocorrência de agravos em territórios de

saúde (OLIVEIRA; FURLAN, 2008).

O surgimento de uma nova “inteligência epidemiológica” na década seguinte lançou

luzes sobre as ideias de território, saúde e agravo à saúde, que permitiram

compreender e ampliar os processos de territorialização. Com base, sobretudo, nos

trabalhos do geógrafo baiano Milton Santos (1926-2001), o território foi reformulado

e compreendido também como espaço geopolítico, dinâmico, em incessante

(re)construção, o que Pagani e Andrade (2012), citando o próprio Milton Santos

(2002), nominam “espaço produtor de solidariedade”, e Oliveira e Furlan (2008),

citando Unglert (1995), chamam de “território-processo” (PAGANI; ANDRADE, 2012;

OLIVEIRA; FURLAN, 2008).

Com a institucionalização do SUS e da Reforma Sanitária a partir da década de

1980, foram propostos novos modelos de produção de saúde com base na atenção

primária. Em 1994, a instituição do Programa Saúde da Família (PSF), hoje

denominado Estratégia Saúde da Família (ESF), pretendia reorganizar e

operacionalizar o SUS com foco na APS. Subvertendo o antigo perfil médico-

assistencial, curativo e hospitalocêntrico das unidades de saúde tradicionais, o PSF

preconizou, a partir de um enfoque familiar da assistência, uma dinâmica de atuação

que exigiu, dentre outras premissas, um estreito comprometimento e engajamento

das equipes com os processos de cobertura populacional e territorial (CARDOSO et

al., 2013; CECCON et al., 2014).

A rápida expansão do PSF, a partir de 1999, fez a APS tornar-se, em 2008, a fonte

usual de atenção à saúde para 57% da população brasileira, 40% a mais em relação

a 1998. No mesmo período, a proporção de pessoas que citavam a atenção

18

hospitalar como fonte usual de atenção à saúde caiu de 21% para 12% (MACINKO

et al., 2010).

A atenção primária em saúde (APS) constitui a base estrutural do acesso e porta de

entrada do Sistema Único de Saúde (SUS) do Brasil, apresentando um alto poder de

resolução (STARFIELD, 2002), e se relacionando estreita e continuamente com o

território (OLIVEIRA; FURLAN, 2008). A resolutividade no nível de APS depende,

dentre outros fatores, da definição dos diversos territórios e populações de usuários

abrangidos pelos serviços e unidades do sistema de saúde. Para Carvalho e Souza-

Santos (2005), a abrangência da cobertura populacional das unidades de saúde

resulta inclusive da implantação de políticas e processos de territorialização, que

definem os territórios a serem cobertos e a população de usuários neles adstrita

(CARVALHO; SOUZA-SANTOS, 2005).

A resolutividade na APS deve ser capaz de reduzir o número de pessoas que, por

não possuírem acesso a uma atenção à saúde oportuna e adequada no nível

primário, tenham sua condição clínica agravada e demandem hospitalizações que

poderiam ser evitadas, as chamadas internações por condições sensíveis à atenção

primária em saúde (ICSAP). Estudos em diversos países identificaram associações

entre ampliação da APS e redução das ICSAP. Evidenciou-se igualmente que o

aumento da cobertura populacional e territorial promovida pelas ações da ESF

invariavelmente reduziu a taxa de ICSAP. A taxa de ICSAP foi, então, adotada como

indicador de efetividade e resolutividade, tanto da APS quanto da ESF (CARDOSO

et al., 2013; CECCON et al., 2014).

O estudo de Macinko e colaboradores (2010) obteve taxas de ICSAP 13% menores

em municípios brasileiros onde o comprometimento com a expansão territorial da

ESF é maior. No Brasil, a taxa global de internação gira em torno de 525 por 10 mil

habitantes, sendo 27% das internações classificadas como ICSAP (MACINKO et al.,

2010). Este valor supera os de outros indicadores nacionais, como Costa Rica

(10,8%) e Colômbia (21,6%), bem como o do índice médio de ICSAP (14,3%)

calculado com base em taxas de seis países latino-americanos (CARDOSO et al.,

2013).

Cardoso e colaboradores (2013) estimaram em 41% a prevalência de ICSAP em

Divinópolis (MG), a partir da descrição do perfil epidemiológico das internações

19

ocorridas no município e na microrregião. Este índice é superior aos das taxas

nacional (27%) e macrorregional (36%) de ICSAP, já consideradas elevadas. Ao

mesmo tempo, evidenciou-se que, mesmo sendo referência regional em saúde,

Divinópolis apresentou o menor índice de cobertura de ESF (27,5%) dentre os 55

municípios da Região Ampliada de Saúde Oeste. Considerando o contexto

microrregional dos demais 54 municípios, o valor médio da taxa de cobertura de ESF

foi de 82,4% (CARDOSO et al., 2013).

Acesso e acessibilidade são conceitos que inter-relacionam dimensões não apenas

geográficas, mas organizacionais, estruturais e sociais. Aspectos socioeconômicos,

como renda, escolaridade e domicílio, interferem no acesso aos serviços de saúde,

favorecendo ou não sua procura e utilização. Características dos sistemas de saúde

como oferta e distribuição de unidades e serviços, disponibilidade e qualidade dos

recursos humanos e tecnológicos, mecanismos de financiamento e modelo

assistencial podem influir diretamente no acesso à saúde (SOUZA et al., 2015).

As disparidades de acesso a serviços e unidades de saúde são comumente

descritas na literatura epidemiológica como aspectos do território relacionados a

diferenciais intraurbanos, embora não haja exatamente um consenso acerca da

compreensão da intensidade e do sentido desta associação. Diversos estudos

procuram testar e estabelecer metodologias e indicadores que permitam estimar

distâncias geográficas e avaliar seu impacto no acesso aos serviços de saúde pela

população de um dado território de saúde.

Souza e colaboradores (2015) evidenciaram o quanto as acentuadas desigualdades

sociais entre regiões e grupos populacionais podem dificultar o acesso aos serviços

de saúde e retardar o diagnóstico de inúmeros agravos, em especial de doenças

crônicas de início insidioso e longa duração, como a tuberculose (SOUZA et al.,

2015).

Ceccon e colaboradores (2014), ao avaliar a relação entre o aumento da cobertura

populacional por equipes da ESF e a redução das ICSAP no Brasil entre 1998 e

2006, incluíram a distância de unidades de saúde dentre as possíveis causas

estruturais, desigualdades socioeconômicas e culturais que explicam as diferentes

taxas de ICSAP das Unidades da Federação (CECCON et al., 2014). No Meio-Oeste

dos EUA, pacientes veteranos de guerra residentes em áreas rurais de oito estados

20

investigados no estudo de Buzza e colaboradores (2011) identificaram a distância

como a maior barreira ao acesso a serviços de APS (BUZZA et al., 2011).

Khoong e colaboradores (2014) apontaram problemas de acesso relacionados ao

transporte deficiente e à distância da unidade de saúde como um dos principais

fatores que impactaram na adesão de pacientes aos protocolos clínicos dos serviços

de APS do estado norte-americano de Missouri (KHOONG et al., 2014).

Beyer e colaboradores (2011), também nos EUA, descreveram o emprego de um

algoritmo para criar uma distribuição de distâncias geográficas estimadas para

serviços de saúde no estado de Iowa, quando apenas a região do domicílio é

conhecida (BEYER et al., 2011).

1.5 INDICADORES DE SAÚDE E A CONSTRUÇÃO DE ESCORES EM

ESTUDOS ECOLÓGICOS.

Medronho (2006) conceitua indicadores de saúde como medidas (proporções, taxas,

coeficientes, razões) que procuram expressar sinteticamente o efeito de algum

determinante (social, econômico, ambiental, biológico ou de qualquer outra

natureza) sobre o estado de saúde de uma determinada população. Em estudos

ecológicos, é possível quantificar diferenciais intraurbanos por meio de indicadores

de saúde, construídos por agregação de mensurações de atributos individuais

(medidas agregadas), caracterizações ambientais (medidas ambientais) ou

populacionais (medidas globais) (MEDRONHO, 2006).

De modo geral, os estudos ecológicos buscam comparar dados agregados de

eventos de saúde ou situação socioeconômica, possibilitando não apenas detectar

áreas que agrupam populações razoavelmente homogêneas quanto a padrões de

doença e saúde, como também comparar grupos populacionais de diferentes áreas.

Uma das formas de comparação mais empregadas é o uso de indicadores

compostos, combinando medidas agregadas (ambientais, de saúde,

socioeconômicas etc.) para a construção de escores que categorizam variáveis e

padrões espaciais de ocorrência e distribuição dos eventos de saúde (MEDRONHO,

2006).

21

Locker (1993) reviu criticamente os indicadores individuais e familiares clássicos de

mensuração da desigualdade social (renda, educação e ocupação) e apontou

inúmeras de suas limitações teóricas e metodológicas para descrever e esclarecer

plenamente os diferenciais de saúde. Considerou como alternativa os indicadores

compostos, que medem as características socioeconômicas referentes aos entornos

ou vizinhanças (area-based measures, ou medidas de área), combinando diversos

fatores e variáveis para tentar reproduzir a interação real entre os determinantes de

condição de vida, sendo, assim, capazes de melhor predizer os níveis de saúde dos

subgrupos populacionais que coabitam uma mesma região (LOCKER, 1993).

No Brasil, alguns estados e municípios possuem experiências de gestão que

consideram o mapeamento de diferenciais intraurbanos e a análise de indicadores

compostos no planejamento, execução e avaliação de políticas e ações de saúde,

como a territorialização da atenção primária em saúde (APS). Em Belo Horizonte

(MG), o Índice de Vulnerabilidade à Saúde (IVS), elaborado pela Gerência de

Epidemiologia e Informação (GEEPI) da Secretaria Municipal de Saúde, analisou,

em três edições (1998, 2003 e 2012), a vulnerabilidade da saúde dos diversos

grupos populacionais adstritos a setores censitários e distritos sanitários (BELO

HORIZONTE, 2013).

O Quadro 1 mostra diferentes tipos de escores de saúde construídos em estudos

ecológicos com a finalidade de identificar, quantificar, visualizar, analisar ou

hierarquizar os diferenciais intraurbanos para diversos indicadores de saúde.

22

Quadro 1–Tipos de indicadores de saúde empregados na construção de escores em estudos ecológicos.

Autores Ano Objetivos do estudo Tipos de indicadores/escores

Lacerda et al. 2002 Identificar diferenciais intraurbanos de condições de vida em Florianópolis/SC por meio da seleção/categorização de variáveis socioeconômicas e agrupamento de setores censitários, a partir de dados do IBGE e estudos locais.

Dados de renda do chefe da família, grau de escolaridade e presença de saneamento (água, esgoto, coleta de lixo) por setores censitários agregados; criação de escores por alocação dos setores homogêneos em categorias de variáveis.

Caiaffa et al. 2005 Explorar a distribuição de eventos de saúde no ambiente urbano de Belo Horizonte/MG (homicídios, gravidez na adolescência, internações por asma em crianças, dengue e leishmaniose visceral), identificando diferenciais intraurbanos e criando cenários para intervenção na saúde coletiva.

Indicadores anuais médios por evento estudado; índices comparativos de morbimortalidade para comparar taxas com diferentes frequências; construção de mapas temáticos; criação de escores do padrão de ocorrência dos eventos por unidade de área.

Campos et al. 2009 Analisar a distribuição espacial dos idosos segundo características demográficas, sociais e de morbidade mais prevalentes (hipertensão arterial e diabetes mellitus) em Botucatu/SP; identificar diferenciais intraurbanos de distribuição dessas patologias.

Níveis de escolaridade e renda segundo cortes por unidade de desvio-padrão; construção de escores segundo percentuais em classes de desvio-padrão; elaboração de mapas temáticos para visualização dos escores.

Brunello et al. 2011 Identificar padrões espaciais de vulnerabilidade à coinfecção HIV-Aids/TB em Ribeirão Preto/SP.

Renda e escolaridade média de chefes de família; proporção de mulheres e pessoas analfabetas; percentual de domicílios com cinco ou mais moradores.

Roza 2011 Testar a associação entre incidência de tuberculose (TB) e características sociais da população em Ribeirão Preto/SP.

Taxas médias de incidência de TB por unidade de área (grupos de setores censitários agregados por distrito sanitário); renda e escolaridade médias por unidade de área; criação de escores com base na classificação do Índice Paulista de Vulnerabilidade Social (IPVS).

Aschan-Leygonie et al. 2013 Investigar diferenciais interurbanos para níveis de saúde respiratória de homens idosos entre as 55 maiores cidades da França com mais de 100.000 habitantes, explorando as relações entre padrões intraurbanos de saúde, contextos e características urbanas e regionais.

Taxa de incidência de hospitalização por DPOC (proxy para saúde respiratória); taxa global de hospitalização (proxy para saúde geral); construção de indicadores combinando aspectos socioeconômicos, físicos e estruturais intra e interurbanos.

23

1.6 PROBLEMAS E LIMITAÇÕES DOS ESTUDOS ECOLÓGICOS.

Como apresentado anteriormente, os delineamentos ecológicos incorporam dois

aspectos gerais da natureza e estrutura dos dados agregados. O primeiro aspecto

refere-se ao caráter inerente de dependência entre amostras, e o segundo refere-se

à flutuação aleatória dos indicadores ecológicos em função da escala de área

adotada como unidade de análise. Inúmeros artifícios analíticos procuram minimizar

tais efeitos estatísticos e de escala em unidades de área (DIAS et al., 2002;

CARVALHO; SOUZA-SANTOS, 2005; FRANÇA et al., 2008).

Com efeito, quando se trata de dados espaciais agregados, não se pode assegurar

o pressuposto estatístico da independência entre amostras ao se tentar estabelecer

um modelo de regressão que busque correlacionar uma variável resposta a variáveis

independentes. Em um contexto ambiental, prevalece uma relação de dependência

entre as variáveis agregadas, que diminui na medida em que aumenta a dispersão

na localização dos dados (DIAS et al., 2002; CARVALHO; SOUZA-SANTOS, 2005).

Já a relação inversa entre a escala das unidades de área e a estabilidade dos

indicadores estudados se expressa numa flutuação que constitui um importante

aspecto contraditório dos estudos ecológicos. Inicialmente, a diminuição da área das

unidades espaciais tende a implicar no aumento da homogeneidade

interpopulacional das mesmas, abrandando-se, dessa forma, o peso da influência de

valores médios típicos de áreas onde grupos com diferentes graus de risco coabitam

muito próximos, como é o caso, por exemplo, dos aglomerados e favelas assentados

em bairros da alta classe média (DIAS et al., 2002; CARVALHO; SOUZA-SANTOS,

2005).

Por outro lado, a mesma redução de área pode levar igualmente à diminuição da

população inscrita em seu território, trazendo os problemas de instabilidade

inerentes a pequenas amostras. Podemos exemplificar este dilema citando os

frequentes casos em que altos índices de prevalência de mortalidade infantil são

obtidos em locais onde se registram poucos nascimentos, pela simples divisão do

número de óbitos infantis pelo número de nascidos vivos, o que não expressaria

para aquela área uma estimativa confiável dos diferenciais intraurbanos de

mortalidade infantil (CARVALHO; SOUZA-SANTOS, 2005; BREVIDELLI; FREITAS,

2012; CARNEIRO et al., 2012).

24

O uso de estudos ecológicos para o mapeamento de eventos de saúde e a

identificação de diferenciais intraurbanos requer, portanto, uma rigorosa delimitação

geográfica de cada área estudada. Muitos estudos ecológicos utilizam células

censitárias ou de planejamento como unidade geográfica.

Os setores censitários constituem a unidade territorial de controle cadastral de coleta

de dados censitários dos Censos Demográficos Decenais da Fundação Instituto

Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), e são a fonte oficial de dados

geograficamente mapeados e identificados, disponibilizados a todos os municípios

brasileiros (IBGE, 2010). Para essas unidades de área estão disponibilizados

inúmeros dados socioeconômicos, demográficos, ambientais e de saúde agregados,

permitindo a construção de escores de vulnerabilidade com o objetivo de identificar e

mapear diferenciais intraurbanos (IBGE, 2010).

Alguns trabalhos identificaram e discutiram as limitações do emprego do setor

censitário como unidade analítica de área. Dias e colaboradores (2002), citados por

França e colaboradores (2008), apontaram para o fato de que as áreas dos setores

censitários do IBGE são delimitadas segundo critérios operacionais, sem considerar

a delimitação das unidades locais de planejamento urbano, como bairros e regiões

administrativas, normalmente caracterizadas pela homogeneidade socioeconômica

ou histórico-cultural (DIAS et al., 2002; FRANÇA et al., 2008).

Outra dificuldade discutida nesses trabalhos refere-se ao fato de que, para uma

mesma população estudada, a delimitação espacial das unidades de área afeta os

resultados obtidos. Conhecido como “MAUP”, “Modifiable Area Unit Problem”, ou

Problema das Unidades de Área Modificáveis, segundo Openshaw (1984), trata-se

da definição espacial das fronteiras das unidades de área, cuja alteração pode

modificar os resultados da pesquisa para uma mesma população estudada. As

estimativas obtidas dentro de um sistema de unidades de área são função das

diversas maneiras pelas quais estas unidades podem ser agrupadas, podendo-se

obter diferentes resultados alterando as fronteiras das mesmas (DIAS et al., 2002;

FRANÇA et al., 2008).

Eventualmente, a descrição territorial elaborada a partir de unidades locais de

planejamento e análise, como distritos sanitários de saúde, educação ou áreas

administrativas, pode também vir a ser empregada quando se tem por objetivo

25

avaliar e comparar ações e políticas de saúde, como o trabalho das unidades de

saúde dentro de suas respectivas áreas de abrangência, ou a eficácia da gestão

municipal de saúde. Nessas situações, é quase sempre necessário construir mapas

e análises a partir da compatibilização, por sobreposição, das unidades de

planejamento municipais aos setores censitários do IBGE (ROZA, 2011).

Dias e colaboradores (2002) analisaram comparativamente, em duas diferentes

escalas, dados do Censo Demográfico de 1991 do IBGE para o município de Belo

Horizonte, agregando 1.998 registros de setores censitários em 80 unidades de

planejamento municipal (UP). Em 802 correlações, dentre 1.000 computadas entre

40 variáveis, os valores foram significativamente menores em setores censitários

quando comparados aos valores de correlação obtidos em UPs, havendo situações

em que o sinal da correlação foi invertido, ou seja, variáveis correlacionadas

negativamente no nível dos setores censitários passaram a ser correlacionadas

positivamente quando analisadas no âmbito das UPs (DIAS et al., 2002).

1.7 ASPECTOS DO SISTEMA DE SAÚDE DO MUNICÍPIO DE DIVINÓPOLIS

De acordo com o Plano Municipal de Saúde (DIVINÓPOLIS, 2014), a Secretaria de

Estado da Saúde de Minas Gerais estrutura-se em 18 Superintendências Regionais

de Saúde (SRS). A SRS Divinópolis gerencia a Região Ampliada de Saúde Oeste,

abrangendo 55 municípios e uma população total estimada em 1.261.214

habitantes. A Região Ampliada de Saúde Oeste divide-se em seis microrregiões de

saúde (Bom Despacho, Divinópolis/Santo Antônio do Monte, Formiga, Itaúna, Pará

de Minas e Santo Antônio do Amparo/Campo Belo) que se organizam em colegiados

de gestão regional, considerados como espaços permanentes de pactuação e

cogestão solidária e cooperativa. A microrregião Divinópolis/Santo Antônio do Monte

compreende treze municípios, com população total estimada em 456.263 habitantes.

O município de Divinópolis é gestor pleno do sistema municipal de saúde desde

1998. Em 2011, firmou junto à União e ao Estado de Minas Gerais o Pacto pela

Saúde, celebrando o Termo de Compromisso de Gestão homologado pela Portaria

GM n.º 2.714, de 17/11/2011, consolidando-se como polo macro e microrregional de

saúde. O sistema municipal de saúde de Divinópolis contava, em 2014, com 34

unidades de atenção primária em saúde (UAPS), sendo 14 unidades do tipo Centro

26

de Saúde convencional (CS), 18 unidades de Estratégia Saúde da Família (ESF) e

duas unidades de Estratégia Agentes Comunitários de Saúde (EACS).

27

2 JUSTIFICATIVA

O processo de construção do espaço urbano do município de Divinópolis, Minas

Gerais, principalmente a partir da sua emancipação política, conquistada em 1912,

foi marcado pelo surgimento de novas forças políticas e sociais, cujo caráter laico,

positivista e de livre-pensamento se impôs ao ideário agrário-religioso da elite

política tradicional até ali dominante. Tal se refletiu na forma como as ideias e ações

planejadoras dos seus principais atores dirigiram, em seu ciclo inicial, o

desenvolvimento econômico, social e do espaço urbano (CORGOZINHO, 2003).

A assimilação e aplicação dos conceitos daqueles primeiros planos diretores se

deram sob a influência da então recente implantação da cidade de Belo Horizonte,

planejada para ser a nova capital de Minas Gerais, e foram determinantes para uma

urbanização menos aleatória de Divinópolis. A cidade ganhou um traçado viário

moderno, largo e retilíneo, que promoveu uma ocupação planejada dos espaços

com bairros operários, centros comerciais e administrativos. Outros aspectos

importantes daquele momento foram: a diversificação econômica, que gerou

empregos e tributos; a valorização do ensino laico e público, que levou à construção

de inúmeras escolas urbanas e rurais; e a liberdade de expressão, organização

política e imprensa (CORGOZINHO, 2003).

O acentuado desenvolvimento industrial deflagrado a partir de meados do século XX

foi fruto da instalação de plantas siderúrgicas e metalúrgicas, e também de indústrias

têxteis, madeireiras, hidrelétricas, transportadoras e alimentícias, patrocinadoras de

intensa atividade em setores do comércio e de serviços. O apogeu desse

crescimento se deu entre as décadas de 1950 e 1970, com grande afluxo de capitais

e investimentos oriundos basicamente da iniciativa privada local (CORGOZINHO,

2003).

Divinópolis, à semelhança de muitas outras cidades, incorporou profundas

diferenças sociais no curso do seu processo de urbanização. O acesso e usufruto

adequados a bens urbanísticos, culturais e tecnológicos restringem-se a pequenos

grupos favorecidos da sociedade (CORGOZINHO, 2003). O poder público, e em

especial a gestão municipal de saúde, devem, portanto, ser capazes de identificar as

áreas onde predominam iniquidades que levam a uma maior exposição a riscos de

28

saúde para melhor direcionar o planejamento, execução e avaliação de políticas

públicas.

O uso de SIG na administração pública municipal de Divinópolis é ainda incipiente. O

setor de saúde do município não emprega ferramental SIG no planejamento,

execução e avaliação de ações, o que dificulta a identificação e priorização de áreas

mais vulneráveis para as ações de saúde. O levantamento aerofotogramétrico do

município data de 1999, e as bases cartográficas e cadastrais, como unidades de

planejamento e mapas cadastrais, carecem de padronização, sendo eventualmente

elaborados para atender demandas de diferentes setores da prefeitura, como

planejamento e cadastro, saúde, meio ambiente e educação.

Por outro lado, a padronização e compatibilização de bases cartográficas, bem como

o seu emprego em ambiente SIG, poderão facilitar a articulação entre aqueles e

outros setores, e servirão de suporte ao planejamento municipal integrado. É

desejável, entretanto, que esse ferramental analítico esteja disponível em softwares,

plataformas e interfaces os mais possíveis amistosos e simplificados, de modo a

facilitar, estimular e disseminar seu uso entre técnicos e gestores públicos do

município.

Considera-se evidente que baixos níveis de abrangência territorial e cobertura

populacional podem estar associados a altas taxas de internação por condições

sensíveis à atenção primária (ICSAP). Nesse sentido, alguns indicadores de saúde

do município de Divinópolis, como a alta taxa de ICSAP (41%) e o baixo percentual

de unidades de saúde que trabalham com população e território definidos (27,5%),

são preocupantes e demandam, para serem melhorados, esforços de planejamento

para a ação em saúde (CARDOSO et al., 2013).

Justifica-se, portanto, a realização do presente estudo, uma vez que a apropriação,

pelo poder público municipal, da metodologia de construção e operação do

instrumental analítico aqui proposta pode vir a contribuir para a superação desses e

outros desafios impostos à gestão municipal de saúde e ao planejamento municipal.

29

3 OBJETIVOS

3.1 OBJETIVO GERAL.

Identificar e mapear diferenciais intraurbanos de saúde no município de Divinópolis a

partir da construção de escores de vulnerabilidade em saúde.

3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS.

a) Identificar as bases de dados disponíveis que podem ser empregadas na

construção de escores para o município de Divinópolis.

b) Detectar áreas cujos diferenciais intraurbanos expressem maior

vulnerabilidade e exposição de grupos populacionais a riscos à saúde, e

orientar a priorização das ações de saúde.

c) Criar escores de estratificação de risco para a saúde no município de

Divinópolis e discutir o potencial de uso desses escores.

30

4 METODOLOGIA

4.1 CARACTERIZAÇÃO DO ESTUDO.

O estudo é do tipo ecológico clássico, associado a uma análise espacial descritiva. A

unidade de análise do estudo é o setor censitário, unidade territorial de controle

cadastral de coleta do IBGE na realização dos censos demográficos.

4.2 LOCAL DO ESTUDO.

4.2.1 Aspectos físicos e socioeconômicos do município de Divinópolis.

O município de Divinópolis situa-se na microrregião do Vale do Itapecerica,

mesorregião Centro-Oeste, zona Metalúrgica, macrorregião do Alto São Francisco

do Estado de Minas Gerais. A Figura 1 ilustra a localização do município de

Divinópolis (destacado em vermelho) dentro da macrorregião do Alto São Francisco

e do Estado de Minas Gerais. A economia do município é de grande importância

para o desenvolvimento regional e baseia-se principalmente nas atividades de

siderurgia e metalurgia, confecção e prestação de serviços.

Figura 1 – Localização do município de Divinópolis no Estado de Minas Gerais. (Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Divinópolis).

https://pt.wikipedia.org/wiki/Divinópolis

31

4.2.2 Setores censitários e territórios de saúde do município de Divinópolis.

Segundo o censo de 2010, o município de Divinópolis contava, naquele ano, com

uma população de 212.086 habitantes residentes em 67.413 domicílios particulares

permanentes, distribuídos em 295 setores censitários, com média em torno de 228

domicílios por setor (entre 19 e 534 domicílios). Destes, 276 são classificados como

setores de situação urbana, com códigos de situação “1” (área urbanizada de cidade

ou vila), “2” (área não urbanizada de cidade ou vila) ou “3” (área urbana isolada), e

constituem o foco principal de nosso estudo. Os setores de situação urbana

inscrevem 206.606 habitantes, ou 97,42% da população do município, em 64.821

domicílios particulares permanentes, com média de 748 habitantes (entre 51 e

2.123) e 235 domicílios (entre 19 e 622) por setor.

Os 19 setores censitários restantes são de situação rural, com códigos de situação

“5” (aglomerado rural isolado – povoado) e “8” (zona rural, exclusive aglomerado

rural); os setores de situação rural compreendem 5.480 habitantes, ou 2,58% da

população, em 2.592 domicílios particulares permanentes, com média de 288

habitantes (entre 67 e 725) e 136 domicílios (entre 24 e 200) por setor (IBGE, 2010).

A Figura 2 apresenta a distribuição dos setores censitários segundo o tipo de

situação do setor.

A divisão territorial de saúde do município de Divinópolis compreende dez setores

sanitários, delimitados segundo critérios operacionais geográficos, territoriais,

populacionais, econômicos e sociais definidos pelo poder público municipal. A

incompatibilidade entre as bases cartográficas dos setores censitários e sanitários

impediu o emprego destes últimos no estudo.

32

Figura 2 – Setores censitários do município de Divinópolis segundo o tipo de situação do setor.

(Fonte: IBGE, 2010).

33

4.3 SELEÇÃO E CATEGORIZAÇÃO DOS INDICADORES E VARIÁVEIS

ANALISADOS.

A seleção e categorização das variáveis para a composição dos escores finais de

cada setor censitário incluíram informações de duas diferentes fontes de dados. A

primeira fonte se refere à base de dados socioeconômicos do Censo Demográfico

2010 do IBGE. Uma segunda fonte se refere a dados de saúde obtidos na Secretaria

Municipal de Saúde de Divinópolis (SEMUSA) e em achados de estudos

desenvolvidos pelo Grupo de Pesquisa em Epidemiologia e Avaliação de Novas

Tecnologias em Saúde (GPEANTS) do Campus Centro-Oeste (CCO/Divinópolis) da

Universidade Federal de São João Del-Rei (UFSJ).

4.3.1 Dados socioeconômicos da base de informações por setor censitário do IBGE.

A metodologia de seleção das variáveis socioeconômicas consideradas como

identificadoras de diferenciais intraurbanos de vulnerabilidade em saúde foi

adaptada do modelo empregado por Lacerda e colaboradores (2002). As variáveis

foram reunidas em dois subgrupos, conforme descritas na Base de Informações do

Censo Demográfico 2010: variáveis de condições de saneamento, e variáveis de

nível de renda e alfabetização (IBGE, 2010).

Para categorizar as variáveis socioeconômicas, adotou-se o método de

categorização por percentis semelhantes em número de elementos estabelecido por

Horber e Ladiray (1997), citado e também empregado por Lacerda e colaboradores

(2002). Segundo aqueles autores, as categorias de variáveis devem apresentar

número semelhante de elementos para evitar que grupos menores tenham maior

influência na análise dos dados (LACERDA et al., 2002). Desse modo,

diferentemente de outros indicadores compostos, como o IVS, não se atribui pesos

relativos a tipos ou grupos de indicadores, simplificando a construção e

operacionalização do indicador.

Para condições de saneamento foram selecionadas as variáveis “Domicílios com

sistema de abastecimento de água”, “Domicílios com sistema de coleta de esgoto” e

“Domicílios com serviço de coleta de lixo”. Estas variáveis consideram os domicílios

particulares permanentes, por setor censitário, que possuem, respectivamente:

sistema público de abastecimento de água tratada; rede coletora de esgotos

sanitários; e serviço de coleta de lixo. Aos setores incluídos nos percentis inferiores

(até 30% dos domicílios para a variável “Domicílios com sistema de

34

abastecimento de água”; e até 50% dos domicílios para as variáveis “Domicílios com

sistema de coleta de esgoto” e “Domicílios com serviço de coleta de lixo”) foi

atribuído o escore 0 (baixo/pior), representando a pior condição para a variável

considerada; aos setores dos percentis intermediários (31% a 80% dos domicílios

para a variável “Domicílios com sistema de abastecimento de água”; e 51% a 80%

dos domicílios para as variáveis “Domicílios com sistema de coleta de esgoto” e

“Domicílios com serviço de coleta de lixo”) foi dado o escore 1 (intermediário); e

setores dos percentis superiores (mais de 80% dos domicílios para as três variáveis

de condições de saneamento), com melhor condição para a variável considerada,

ganharam o escore 2 (alto/melhor).

Para nível de renda, consideraram-se os responsáveis pelos domicílios particulares

permanentes, por setor censitário, agrupados segundo três níveis: baixo (até 2

salários mínimos), intermediário (entre 2 e 5 salários mínimos) e alto (acima de 5

salários mínimos). Receberam escore 0 os setores dos menores percentis (até 20%

dos responsáveis com renda acima de 5 salários mínimos para a variável

“Responsáveis com renda alta (mais de 5 salários mínimos)”; mais de 50% dos

responsáveis com renda até 2 salários mínimos para “Responsáveis com renda

baixa (até 2 salários mínimos)”; e mais de 50% dos responsáveis com renda entre 2

e 5 salários mínimos para “Responsáveis com renda intermediária (de 2 a 5 salários

mínimos)”); os percentis intermediários (de 21% a 50% dos responsáveis com renda

de 2 a 5 salários mínimos para todas as a variáveis de nível de renda) obtiveram

escore 1; já os percentis superiores (mais de 50% dos responsáveis com renda

acima de 5 salários mínimos para a variável “Responsáveis com renda alta (mais de

5 salários mínimos)”; até 20% dos responsáveis com renda até 2 salários mínimos

para “Responsáveis com renda baixa (até 2 salários mínimos)”; e até 20% dos

responsáveis com renda entre 2 e 5 salários mínimos para “Responsáveis com

renda intermediária (de 2 a 5 salários mínimos)”) receberam escore 2.

Para alfabetização, a variável selecionada, “Responsáveis alfabetizados com idade

igual ou superior a 10 anos em domicílios particulares”, considerou as pessoas

responsáveis alfabetizadas de ambos os sexos em cada domicílio particular

permanente, agregadas por setor censitário, com idade igual ou superior a 10 anos.

Em Divinópolis, as taxas computadas para esta variável não foram inferiores a

69,02%, e a adoção de uma categorização com base no critério de Horber/Ladiray

35

poderia reduzir a influência dos diferenciais intraurbanos de alfabetização na

pontuação final dos setores.

A fim de mitigar este impacto, foi assumida uma categorização segundo valores

calculados de tercis separatrizes, que criou três grupos com igual número de setores

(92). Assim, setores agregados no tercil inferior (69,02% a 94,74% dos responsáveis

alfabetizados) obtiveram escore 0; o tercil intermediário (entre 94,79% e 97,67% dos

responsáveis alfabetizados) conferiu aos setores nele incluídos o escore 1; e setores

agrupados no tercil superior (maior que 97,67% dos responsáveis alfabetizados)

ganharam escore 2.

4.3.2 Dados de saúde obtidos na SEMUSA e em estudos desenvolvidos pelo

GPEANTS.

Foram selecionados dados de 1.144 óbitos ocorridos em setores censitários de

situação urbana no município no ano de 2010, com base em dados consolidados

pela SEMUSA a partir da base de dados do Sistema de Informação de Mortalidade

(SIM) do Ministério da Saúde. Os óbitos foram georreferenciados de acordo com as

declarações de óbito. As informações foram obtidas a partir do trabalho desenvolvido

pelo projeto Programa de Educação pelo Trabalho (PET) Vigilância em Saúde, entre

os anos de 2011 e 2012. Vinte e dois óbitos não georreferenciados (1,91%) foram

excluídos da análise. Para categorizar os setores censitários foi necessário,

primeiramente, calcular as taxas de mortalidade por setor. A seguir, os setores

receberam valores de escores segundo tercis de distribuição das taxas de

mortalidade, atribuindo-se escore 0 aos setores incluídos no maior tercil, com

maiores taxas (> 6,01 óbitos por 1.000 habitantes); escore 1 para setores

compreendidos no tercil intermediário, com taxas medianas (3,16 a 6,00 óbitos por

1.000 habitantes); e escore 2 para setores do menor tercil, com menores taxas de

mortalidade (< 3,15 óbitos por 1.000 habitantes).

Com base nos achados de Cardoso e colaboradores (2013), foram selecionados

dados municipais de internações por condições sensíveis à atenção primária em

saúde (ICSAP). Assumiu-se conceitualmente ICSAP como eventos clínicos que

podem ser evitados a partir de intervenções adequadas no nível de atenção primária

em saúde (CARDOSO et al., 2013). Adicionalmente, foram incluídas as taxas de

incidência de tuberculose em Divinópolis entre 2002 e 2012 levantadas por Silva

36

(SILVA, 2014). O método de categorização dos setores censitários segundo ICSAP

e incidência de tuberculose foi o mesmo utilizado para mortalidade: foram calculadas

as respectivas taxas por setor; em seguida, foram atribuídos valores de escore de

acordo com os tercis de distribuição das mesmas. Foi dado escore 0 aos setores

incluídos no maior tercil (> 1,58 ICSAP por 1.000 habitantes; > 1,74 casos de TB por

1.000 habitantes); escore 1 para setores compreendidos no tercil intermediário (0,56

a 1,57 ICSAP por 1.000 habitantes; 0,64 a 1,73 casos de TB por 1.000 habitantes); e

escore 2 para setores do menor tercil (< 0,55 ICSAP por 1.000 habitantes; < 0,63

casos de TB por 1.000 habitantes).

Tendo em vista a dificuldade de investigar o grau de acesso a unidades e serviços

de saúde, uma vez que a grande maioria das unidades de saúde do município não

trabalha com público e território definidos, optou-se por criar uma variável que

pudesse inferir níveis de dificuldade para o acesso, em relação a cada setor

censitário estudado. Esta variável foi denominada “Distância a UAPS por localização

do centroide do setor censitário” e, basicamente, estabeleceu um padrão de

representação ou proxy de área que permitiu estimar a acessibilidade.

Definiu-se, assim, para cada unidade de saúde, um buffer, representação gráfica de

uma área circular que tem como centro a coordenada geográfica da unidade de

saúde, e cujo raio define, a partir desse ponto central, uma distância além da qual se

considera dificultado o acesso à unidade. Foi adotado para o presente estudo o raio

de 800 metros, critério do urbanismo (half-mile, meio-milha) que estima a distância

considerada passível de ser percorrida a pé por um usuário que busca a unidade de

saúde, sem a necessidade de transporte público urbano (SOUZA et al., 2015).

Das 34 UAPS do município, 31 foram avaliadas quanto ao grau de acesso, sendo 14

unidades convencionais do tipo Centro de Saúde (CS) e 17 unidades de Estratégia

Saúde da Família (ESF). Ao todo, foram criados 30 buffers, uma vez que as ESF

Jusa-Paraíso e Sagrada Família, por estarem sediadas no mesmo espaço físico,

foram inscritas no mesmo buffer. As ESF Belvedere e Belvedere II tiveram seus

buffers praticamente justapostos por estarem muito próximas. As três ESF da zona

rural não foram avaliadas.

Os setores censitários foram, então, categorizados segundo a localização do ponto

central de sua área, ou centroide, considerando a inscrição ou não do centroide em,

37

pelo menos, um buffer; e, no caso de centroide inscrito, o tipo de unidade da qual se

encontra mais próximo. Desse modo, setores cujo centroide não se inscreve em

nenhum buffer ganharam escore 0 (pior acesso); aqueles cujo centroide inscreve-se

em, pelo menos, um buffer, e se encontra mais próximo a uma unidade

convencional, do tipo Centro de Saúde (CS), receberam escore 1 (acesso

intermediário); já setores com centroide inscrito em, no mínimo, um buffer, e mais

próximo a uma unidade do tipo Estratégia de Saúde da Família (ESF), obtiveram

escore 2 (melhor acesso). Assumiu-se, aqui, que a forma de atuação das unidades

de ESF, caracterizada por uma dinâmica de mobilidade da equipe no território

adstrito, é de modo geral mais eficiente em relação à promoção do acesso à saúde

quando comparada à atuação estática e passiva das equipes dos CS (MACINKO et

al., 2010; CARDOSO et al., 2013; CECCON et al., 2014).

A Figura 3 mostra a distribuição das UAPS em relação aos setores censitários do

município. A Figura 4 ilustra a distribuição dos buffers segundo a localização das

UAPS nos setores de situação urbana.

38

Figura 3 – Unidades de saúde e setores censitários, Divinópolis, 2014.

(Fonte: GPEANTS).

39

Figura 4 – Distribuição espacial dos buffers segundo a localização das unidades de atenção primária em saúde (UAPS), Divinópolis, 2014.

(Fonte: GPEANTS)

Km Buffer (r=800m)

40

O Quadro 2 apresenta a categorização dos indicadores e variáveis analisados, em

escores conferidos segundo percentis específicos estabelecidos para cada variável,

considerando os padrões de ocorrência dos eventos dentro de cada setor censitário.

Quadro 2 – Categorização das variáveis analisadas por setor censitário.

Nome da variável Categorização

Escore 0 Escore 1 Escore 2

Dados socioeconômicos da base de informações por setor censitário do IBGE

Variáveis de condições de saneamento

Domicílios com sistema de abastecimento de água (V012 da planilha Domicilio01_UF.xls)

( *

)

Até 30% dos domicílios

De 31% a 80% dos domicílios

Mais de 80% dos domicílios

Domicílios com sistema de coleta de esgoto

(V017 da planilha Domicilio01_UF.xls)




Domicílios com serviço de coleta de lixo

(V036 da planilha Domicilio01_UF.xls)




Variáveis de nível de renda e alfabetização

Responsáveis com renda baixa (até 2 salários mínimos) (V001+V002+V003+V010 da planilha ResponsavelRenda_UF.xls)

Mais de 50% dos responsáveis

De 21% a 50% dos responsáveis

Até 20% dos responsáveis

Responsáveis com renda intermediária (de 2 a 5 salários mínimos) (V004+V005 da planilha ResponsavelRenda_UF.xls)




Responsáveis com renda alta (mais de 5 salários mínimos) (V006+V007+V008+V009 da planilha ResponsavelRenda_UF.xls)




Responsáveis alfabetizados com idade igual ou superior a 10 anos em domicílios particulares (V078 da planilha Pessoa01_UF.xls)

Tercil mais baixo (69,02% a 94,74% dos responsáveis)

Tercil médio (94,79% a 97,67% dos responsáveis)

Tercil mais alto (mais de 97,67% dos responsáveis)

Dados de saúde obtidos na SEMUSA e em estudos do GPEANTS

Taxa de mortalidade por tercis Tercil mais alto (> 6,01 óbitos/1.000 hab.)

Tercil médio (3,16 a 6,0 óbitos/1.000 hab.)

Tercil mais baixo (< 3,15 óbitos/1.000 hab.)

Taxa de internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) por tercis

Tercil mais alto (>1,58 ICSAP/1.000 hab.)

Tercil médio (0,56 a 1,57 ICSAP/1.000 hab.)

Tercil mais baixo (< 0,55 ICSAP/1.000 hab.)

Taxa de incidência de tuberculose por tercis Tercil mais alto (>1,74 casos de TB/1.000 hab.)

Tercil médio (0,64 a 1,73 casos de TB/1.000 hab.)

Tercil mais baixo (< 0,63 casos de TB/1.000 hab.)

Distância a UAPS por localização do centroide do setor censitário

Centroide do setor não inscrito em buffer

Centroide do setor inscrito em buffer e mais próximo a CS

Centroide do setor inscrito em buffer e mais próximo a ESF

(*

) - códigos da variável e da planilha correspondente, conforme descrito na Base de Informações do

Censo Demográfico 2010 (IBGE, 2010).

41

4.4 CATEGORIZAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO FINAL DOS SETORES CENSITÁRIOS.

A classificação final dos setores censitários segundo escores de vulnerabilidade se

deu, primeiramente, pela atribuição, a cada setor, de uma pontuação equivalente à

soma dos escores obtidos para cada variável analisada. Variando entre os extremos

teóricos possíveis (0 e 22), a classificação foi organizada em ordem crescente de

valor de pontuação, de modo que, quanto maior a pontuação final, melhor a

estimativa da vulnerabilidade em saúde para o setor censitário.

Admitindo-se a priori que a distribuição e dispersão dos dados se dariam segundo

uma distribuição normal, foi possível imaginar uma classificação dos setores capaz

de expressar diferentes graus de vulnerabilidade em saúde. Os setores foram então

reagrupados segundo o grau de vulnerabilidade em saúde (maior, médio ou menor),

em intervalos de classe determinados por tercis cujos valores corresponderam às

variações de um desvio-padrão abaixo (μ-σ) e acima (μ+σ) do valor médio de

pontuação final.

A partir daí determinou-se o número e percentual de setores para cada valor de

escore e por cada variável, e estabeleceu-se uma medida percentual do impacto

destas no grau de vulnerabilidade dos setores. Assumiu-se o pressuposto de que a

influência de uma dada variável sobre o aumento da vulnerabilidade em saúde será

tanto maior quanto maior for o número de setores que obtiveram o pior valor de

escore (0) para aquela variável.

Os dados foram a seguir redistribuídos e analisados segundo a contribuição de cada

variável, em número e percentual de setores agrupados por valor de escore, para o

total de setores que compõem os diferentes graus de vulnerabilidade em saúde.

Finalmente, o mapa da distribuição espacial das classes de setores censitários

segundo o grau de vulnerabilidade em saúde foi construído em ambiente SIG com o

emprego do software ArqGIS™,versão 10.1 (Environmental Systems Research

Institute, Inc.– Esri, Califórnia, EUA).

42

5 RESULTADOS

A Tabela 1 exibe a distribuição de frequência e a classificação dos setores

censitários em ordem crescente de pontuação final, e segundo o grau de

vulnerabilidade em saúde.

Tabela 1 – Frequência e classificação dos setores censitários de situação urbana segundo a pontuação final por escores e o grau de vulnerabilidade em saúde, Divinópolis, 2015.

Pontuação setores

N.º setores

% Grau de

vulnerabilidade N.º

setores %

População residente

(hab.)

%

6 1 0,36

7 5 1,81

8 5 1,81 Maior 63 22,83 50.743 24,56

9 18 6,52

10 34 12,32

11 43 15,59

12 46 16,67 Médio 133 48,19 99.244 48,04

13 44 15,94

14 32 11,59

15 23 8,33

16 21 7,61 Menor 80 28,98 56.619 27,40

17 1 0,36

18 3 1,08

Total 276 100,00 276 100,00 206.606 100,00

A distribuição dos valores de pontuação confirmou a tendência esperada de

distribuição normal em torno do valor médio de pontuação final (μ=12,25). Os

valores do desvio-padrão (σ=0,82) e do coeficiente de variação (CV=6,69%)

mostraram que a dispersão relativa dos valores de pontuação em torno da média é

baixa, o que evidencia uma predominância consistente de padrões intermediários de

condição de vida e vulnerabilidade em saúde na maioria dos setores estudados.

Setores com maior grau de vulnerabilidade em saúde apresentaram pontuação igual

ou inferior a 10 (μ-σ=11,43); setores com menor grau de vulnerabilidade em saúde

obtiveram pontuação igual ou superior a 14 (μ+σ=13,07); e setores com pontuação

43

11, 12 e 13 formaram a classe de grau intermediário de vulnerabilidade em saúde.

Assim, dos 276 setores censitários avaliados, 63 (22,83% do total de setores)

obtiveram pontuação que expressa maior grau de vulnerabilidade em saúde. 80

setores (28,98%) apresentaram pontuação de menor grau de vulnerabilidade em

saúde. Para 133 setores (48,19%) a vulnerabilidade em saúde foi considerada

intermediária.

O histograma da Figura 5 permite visualizar a tendência de distribuição normal dos

setores censitários de situação urbana de Divinópolis segundo a pontuação final por

escores. As cores das barras delimitam os grupos de setores de acordo com os

diferentes graus de vulnerabilidade em saúde.

Figura 5– Histograma da distribuição dos setores censitários de situação urbana segundo a pontuação final por escores e grau de vulnerabilidade em saúde, Divinópolis, 2015.

A Tabela 2 mostra a distribuição da frequência e dos respectivos percentuais de

setores censitários de situação urbana segundo sua categorização em escores e

graus de vulnerabilidade em saúde, em relação às variáveis socioeconômicas

analisadas.

44

Tabela 2 – Distribuição da frequência e dos respectivos percentuais de setores censitários de situação urbana segundo a categorização em escores e graus de vulnerabilidade em

saúde, em relação às variáveis socioeconômicas, Divinópolis, 2015.

Escore N.º

setores %

setores

Grau de vulnerabilidade dos setores (% setores por grau)

% grau de vulnerabilidade dos setores

Maior Médio Menor Maior Médio Menor

Domicílios com sistema de abastecimento de água

0 1 0,36 1 (1,59) 0 0 0,36 0,00 0,00

1 6 2,17 5 (7,93) 1 (0,75) 0 1,81 0,36 0,00

2 269 97,47 57 (90,48) 132 (99,25) 80 (100,00) 20,66 47,83 28,98

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Domicílios com sistema de coleta de esgoto

0 19 6,89 15 (23,81) 4 (3,01) 0 5,44 1,45 0,00

1 15 5,43 8 (12,70) 5 (3,76) 2 (2,50) 2,90 1,81 0,72

2 242 87,68 40 (63,49) 124 (93,23) 78 (97,50) 14,49 44,93 28,26

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Domicílios com serviço de coleta de lixo

0 0 0,00 0 0 0 0,00 0,00 0,00

1 4 1,45 4 (6,35) 0 0 1,45 0,00 0,00

2 272 98,55 59 (93,65) 133 (100,00) 80 (100,00) 21,38 48,19 28,98

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Responsáveis com renda baixa (até 2 salários mínimos)

0 212 76,81 62 (98,41) 113 (84,96) 37 (46,25) 22,47 40,94 13,40

1 59 21,38 1 (1,59) 20 (15,04) 38 (47,50) 0,36 7,25 13,77

2 5 1,81 0 0 5 (6,25) 0,00 0,00 1,81

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Responsáveis com renda intermediária (de 2 a 5 salários mínimos)

0 0 0,00 0 0 0 0,00 0,00 0,00

1 220 79,71 42 (66,67) 108 (81,20) 70 (87,50) 15,22 39,13 25,36

2 56 20,29 21 (33,33) 25 (18,80) 10 (12,50) 7,61 9,06 3,62

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Responsáveis com renda alta (mais de 5 salários mínimos)

0 234 84,78 61 (96,82) 126 (94,74) 47 (58,75) 22,11 45,65 17,02

1 38 13,77 2 (3,18) 7 (5,26) 29 (36,25) 0,72 2,54 10,51

2 4 1,45 0 0 4 (5,00) 0,00 0,00 1,45

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Responsáveis alfabetizados com idade igual ou superior a 10 anos

0 92 33,33 43 (68,25) 44 (33,08) 5 (6,25) 15,58 15,94 1,81

1 92 33,33 17 (26,99) 53 (39,85) 22 (27,50) 6,16 19,20 7,97

2 92 33,33 3 (4,76) 36 (27,07) 53 (66,25) 1,09 13,04 19,20

Total 276 100 63 133 80 22,83 48,19 28,98

Fonte: IBGE, 2010.

45

Para as variáveis de saneamento, observou-se que 97,47% dos setores têm escore

2 (mais de 80% dos domicílios atendidos por sistema de abastecimento de água) e,

destes, quase 53% têm 100% de cobertura. Em 87,68% o esgoto é coletado em

mais de 80% dos domicílios, e em 98,55% a coleta de lixo atende mais de 80% dos

domicílios. Estes dados se aproximam dos índices municipais de cobertura

populacional informados pela Companhia de Saneamento de Minas Gerais,

COPASA (97,2% de cobertura para abastecimento de água em 2015), e Viasolo

Engenharia Ambiental S.A. (100% desde 2014), empresa licitada responsável pela

execução da limpeza urbana.

Dos 63 setores com maior grau de vulnerabilidade em saúde (pontuação final igual

ou menor que 10), 15 têm escore 0 para sistema de coleta de esgoto, e representam

23,81% dos setores mais vulneráveis. Houve apenas um setor com escore 0 para

abastecimento de água, e nenhum setor com este escore para serviço de coleta de

lixo. Por outro lado, dentre os 80 setores menos vulneráveis (pontuação final igual

ou maior que 14), 100% obtiveram escore 2 para abastecimento de água e coleta de

lixo, e 78 setores (97,50%) apresentaram este escore para sistema de esgoto.

A análise das variáveis de renda permitiu observar o predomínio da população de

baixa renda nos setores censitários estudados. Dos 212 setores com escore 0 para

a variável “Responsáveis com renda baixa (até 2 salários mínimos)” (mais de 50%

dos responsáveis por domicílio no setor com renda baixa), 62 estão entre os de

maior grau de vulnerabilidade em saúde, englobando 98,41% dos 63 setores com

esta condição. Por outro lado, não houve setores com escore 2 (até 20% dos

responsáveis por domicílio no setor com renda baixa) para esta variável entre os

piores setores. No outro extremo da condição de renda, nenhum setor com escore 2

(mais de 50% dos responsáveis por domicílio no setor com renda alta) para a

variável “Responsáveis com renda alta (mais de 5 salários mínimos)” contribuiu para

formar o grupo de setores com maior vulnerabilidade em saúde, mas 61 setores com

escore 0 (até 20% dos responsáveis por domicílio no setor com renda alta) têm um

peso percentual de 96,82% neste grupo.

A variável “Responsáveis alfabetizados com idade igual ou superior a 10 anos” foi

categorizada em três grupos de 92 setores. Dos setores com escore 0 (69,02% a

94,74% dos responsáveis alfabetizados), 43 estão classificados com maior grau de

46

vulnerabilidade em saúde, e perfazem 68,25% dos 63 setores estudados e

classificados com esta condição de vulnerabilidade. 53 setores com escore 2 (mais

de 97,67% dos responsáveis alfabetizados), são 66,25% entre os 80 setores com

menor grau de vulnerabilidade.

A Tabela 3 apresenta dados de distribuição da frequência e dos percentuais de

setores censitários de situação urbana segundo sua categorização em escores por

tercis de risco e graus de vulnerabilidade em saúde, considerando as variáveis de

indicadores de saúde analisadas.

Tabela 3 – Distribuição da frequência e dos percentuais de setores censitários de situação urbana segundo a categorização em escores e graus de vulnerabilidade em saúde, em

relação às variáveis de indicadores de saúde, Divinópolis, 2015.

Escore N.º

setores %

setores

Grau de vulnerabilidade dos setores (% setores por grau)

% grau de vulnerabilidade dos setores

Maior Médio Menor Maior Médio Menor

Taxa de mortalidade por tercis

0 98 35,51 34 (53,97) 45 (33,83) 19 (23,75) 12,32 16,31 6,88

1 97 35,14 19 (30,16) 57 (42,86) 21 (26,25) 6,88 20,65 7,61

2 81 29,35 10 (15,87) 31 (23,31) 40 (50,00) 3,63 11,23 14,49

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Taxa de ICSAP por tercis

0 96 34,78 44 (69,84) 44 (33,08) 8 (10,00) 15,94 15,94 2,90

1 56 20,29 11 (17,46) 30 (22,56) 15 (18,75) 3,99 10,87 5,43

2 124 44,93 8 (12,70) 59 (44,36) 57 (71,25) 2,90 21,38 20,65

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Taxa de incidência de tuberculose por tercis

0 96 34,78 34 (53,97) 51 (38,35) 11 (13,75) 12,32 18,48 3,98

1 65 23,55 13 (20,63) 31 (23,31) 21 (26,25) 4,71 11,23 7,61

2 115 41,67 16 (25,40) 51 (38,35) 48 (60,00) 5,80 18,48 17,39

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Distância a UAPS por localização do centroide do setor censitário

0 100 36,23 35 (55,55) 43 (32,33) 22 (27,50) 12,68 15,58 7,97

1 143 51,82 23 (36,51) 76 (57,14) 44 (55,00) 8,34 27,54 15,94

2 33 11,95 5 (7,94) 14 (10,53) 14 (17,50) 1,81 5,07 5,07

Total 276 100 63 (100) 133 (100) 80 (100) 22,83 48,19 28,98

Fontes: (*

) – Projeto PET Vigilância em Saúde, 2012;

( **

) – Cardoso et al., 2013;

( ***

) – Silva, 2014.

47

Nas variáveis de saúde analisadas detectou-se, de modo geral, uma expressiva

influência do peso percentual dos setores censitários com escore 0 no cômputo do

grupo de setores com maior grau de vulnerabilidade em saúde. Na variável “Taxa de

mortalidade por tercis”, o escore 0 (taxa de mortalidade igual ou maior que 6,01

óbitos por 1.000 habitantes) reuniu o maior número de setores censitários dentro da

variável (98) e contribuiu com o maior peso percentual (53,97% ou 34 setores)

dentre os 63 setores com maior grau de vulnerabilidade em saúde. Destes, 23

apresentaram escore 0 também para taxa de ICSAP, 18 também para taxa de

incidência de tuberculose, 13 para ambos os indicadores e cinco obtiveram escore 0

também para acesso a UAPS. 40 setores (50%) estão entre aqueles com menor

grau de vulnerabilidade.

A distribuição das taxas de internações por condições sensíveis à atenção primária

(ICSAP) em tercis apontou que em 152 (55,07%) dos setores analisados

predominaram valores de taxas de ICSAP intermediários (56) ou altos (96). Os 44

setores com escore 0 para taxa de ICSAP (igual ou acima de 1,58 ICSAP por 1.000

habitantes) representaram, em relação aos demais indicadores de saúde, o maior

peso percentual (69,84%) dentro do total de setores mais vulneráveis; destes, 23

apresentaram escore 0 também para taxa de mortalidade, 18 também para taxa de

incidência de tuberculose, 13 para ambos os indicadores e 21 também para acesso

a UAPS. Em contrapartida, o menor tercil agrupou 124 setores com escore 2 (igual

ou menor que 0,01 ICSAP por 1.000 habitantes), dos quais 57 (71,25%) estão entre

os setores com menor vulnerabilidade.

De modo similar, a análise da variável “Taxa de incidência de tuberculose por tercis”

denotou uma concentração de valores altos (escore 0) e intermediários (escore 1) de

taxas de incidência em 58,33% dos setores. O escore 0 (igual ou maior que 1,74

casos/1.000 habitantes), mesmo sendo o segundo grupo em número de setores

(96), foi responsável pelo maior peso percentual de setores na composição do maior

grau de vulnerabilidade (53,97% ou 34 setores). Destes, 24 apresentaram escore 0

também para acesso a UAPS, 18 também para taxa de ICSAP, 18 também para

taxa de mortalidade e 13 para ambos os indicadores. 48 setores receberam o menor

grau de vulnerabilidade em saúde, e equivalem a 60% dos setores classificados com

esta condição.

48

Observou-se, com relação à variável que estima o grau de acesso a UAPS por meio

da localização do centroide do setor censitário, que 35 dos 100 setores censitários

com escore 0 (centroide não inscrito em buffer, a mais de 800m de uma UAPS) têm

maior grau de vulnerabilidade em saúde, e peso percentual de 55,55% dos setores

com esta condição. 24 deles obtiveram escore 0 também para taxa de incidência de

tuberculose, 21 exibiram escore 0 também para taxa de ICSAP, 14 ganharam escore

0 para ambos os indicadores e cinco obtiveram escore 0 também para taxa de

mortalidade. 33 setores têm escore 2 (centroide inscrito em, pelo menos, um buffer,

e mais próxima a uma UAPS do tipo ESF), sendo 14 destes com menor grau de

vulnerabilidade em saúde, somando 17,50% do total de setores com esta condição.

Considerando ainda os 176 setores cujos centroides inscrevem-se em buffers, os 33

setores com centroides mais próximos a unidades do tipo ESF (escore 2) perfazem

18,75%.

A Figura 6 apresenta o mapa da distribuição espacial das classes de setores

censitários de situação urbana, agrupados segundo o grau de vulnerabilidade em

saúde.

49

Figura 6 – Mapa da distribuição espacial dos setores censitários de situação urbana, agrupados segundo o grau de vulnerabilidade em saúde, Divinópolis, 2015.

(Fonte: GPEANTS)

Km

Pontuação segundo o grau de vulnerabilidade:

≥ 14 – baixa vulnerabilidade

11 a 13 – média vulnerabilidade

≤ 10 – alta vulnerabilidade

50

6 DISCUSSÃO

Considerando o perfil descritivo proposto para este estudo, a análise dos dados

obtidos procurou avaliar, para cada variável, o peso quantitativo e percentual de

setores na composição dos graus de vulnerabilidade em saúde e, assim, possibilitar

a identificação e o mapeamento dos diferenciais intraurbanos entre os setores de

situação urbana do município.

Com relação às variáveis de saneamento, os resultados apresentaram de modo

geral índices de cobertura considerados elevados para abastecimento de água,

coleta de lixo e, em menor grau, para coleta de esgoto. As variáveis de

abastecimento de água e coleta de lixo exibiram comportamentos e perfis

semelhantes, de efeito pouco discriminatório na configuração de diferenciais

intraurbanos entre os setores estudados, mostrando que tiveram pouca influência no

aumento do grau de vulnerabilidade dos setores.

Contudo, os índices de esgotamento, em relação aos das demais variáveis de

saneamento, foram tidos como baixos, e seu impacto sobre a vulnerabilidade em

saúde deve ser considerado. Um número significativo de setores (34) recebeu

escore 0 (19) ou 1 (15), sendo que os primeiros somaram 23,81% dos 63 setores

mais vulneráveis. Este quadro está em consonância com uma situação nacional de

déficit orçamentário e de planejamento em relação às políticas sanitárias, percebida,

inclusive, nos baixos índices de cobertura dos serviços de coleta e tratamento de

esgotos, apesar do aumento global dos investimentos públicos no setor de

saneamento verificado nos últimos anos (BREVIDELLI et al., 2012; CARNEIRO et

al., 2012; REZENDE; HELLER, 2008).

Por outro lado, ficou evidente que os elevados índices de cobertura sanitária em

Divinópolis contrastam com níveis de renda dos responsáveis por domicílios em sua

maioria intermediários e baixos. Os setores com escore 0 para as variáveis de renda

e alfabetização foram os mais frequentes dentre aqueles com maior vulnerabilidade.

Lacerda e colaboradores (2002) mostraram que 71% dos setores censitários de

Florianópolis (SC) apresentaram boas a excelentes condições de saneamento,

escolaridade e renda, e que a maioria dos setores censitários da região central

exibiu elevado nível de renda (acima de 6 salários mínimos), além de altos índices

51

de cobertura de abastecimento de água, esgotamento sanitário e coleta de lixo. No

entanto, a população de pior condição de vida, exposta a maior risco social e de

saúde, também se distribuía, majoritariamente, nesses setores (LACERDA et al.,

2002). Pazó e colaboradores (2014) observaram grupos populacionais de cidades

do mesmo porte de Divinópolis (entre 100.000 e 300.000 habitantes) com renda per

capita de R$636,00 (20% das quais vivendo com até meio salário mínimo) habitando

áreas com índices de cobertura de abastecimento público de água em torno de 88%

(PAZÓ et al., 2014).

Estes dados alinham-se igualmente aos achados do trabalho de Vlahov e

colaboradores (2007) sobre urbanização e saúde, que apontaram uma

inconsistência na compreensão de “desenvolvimento urbano”, pois os altos índices

de desenvolvimento podem não se traduzir em melhorias na saúde para

contingentes significativos das populações. Ao contrário, a urbanização está

fortemente associada ao surgimento de desigualdades e iniquidades em áreas como

favelas e aglomerados, cujas populações convivem em permanente situação de

exclusão e exposição a risco social e de saúde, muitas vezes contiguamente a áreas

que exibem alto padrão socioeconômico e sanitário (VLAHOV et al.,2007). Portanto,

uma avaliação do desenvolvimento socioeconômico com base unicamente em

índices de infraestrutura e cobertura dos serviços de saneamento pode levar a uma

distorção da percepção, ou a dificuldades para a identificação de outros aspectos e

situações de vulnerabilidade em saúde.

Problemas de acesso a serviços e unidades de saúde são frequentemente

associados a diferenciais intraurbanos, e se manifestam sob diferentes aspectos:

retardando diagnósticos; gerando iniquidades que podem, por exemplo, impactar no

aumento das ICSAP pela restrição ao acesso à atenção primária; ou reduzindo a

adesão a protocolos clínicos dos serviços de saúde (SOUZA et al., 2015; CECCON

et al., 2014; KHOONG et al., 2014; BUZZA et al., 2011). No presente trabalho, um

número expressivo de setores censitários com escore 0 para acesso a UAPS fez

desta variável, dentre todas as variáveis de saúde, aquela com maior concentração

de setores mal avaliados (100). Observou-se igualmente que muitos dos setores

com escore 0 para acesso a UAPS obtiveram o mesmo escore também para taxas

de incidência de tuberculose (24), ICSAP (21) e mortalidade (5), sugerindo que estes

índices de incidência podem estar associados ao acesso dificultado a unidades de

52

saúde. O estudo que Souza e colaboradores (2015) conduziram em três capitais

brasileiras observou uma maior incidência de tuberculose onde os serviços de saúde

sofreram a interferência importante e negativa da distância e do acesso dificultado à

unidade de saúde de referência (SOUZA et al., 2015).

O baixo índice de setores de situação urbana com acesso a unidades do tipo ESF

(18,75%) sinaliza a mesma tendência dos dados levantados por Cardoso e

colaboradores (2013), que estimaram em 27,5% o percentual de unidades do

sistema de saúde de Divinópolis que atuam nos moldes das equipes de ESF, ou

seja, com população e território definidos. Este índice é significativamente menor

quando comparado ao índice macrorregional de 82,4% de cobertura territorial e

populacional por equipes de ESF. Divinópolis ainda ostenta a maior taxa de ICSAP

(41%) dentre os treze municípios da microrregião Divinópolis/Santo Antônio do

Monte (CARDOSO et al., 2013).

Os baixos níveis de abrangência territorial e cobertura populacional das unidades de

saúde podem estar influenciando as altas taxas de ICSAP do município. Setores mal

avaliados para esta variável (44) representaram o maior peso percentual (69,84%)

dentro do total de setores mais vulneráveis. Estas evidências são igualmente

coerentes com os dados de saúde de Divinópolis levantados por Cardoso e

colaboradores (2013), como o alto percentual de ICSAP e o baixo índice de

cobertura territorial e populacional da ESF (CARDOSO et al., 2013).

Diversos estudos constataram uma redução dos índices de ICSAP no País nos

últimos 20 anos, simultaneamente a um crescimento significativo da cobertura

populacional e territorial promovida pelas ações da Estratégia Saúde da Família

(ESF), embora não haja consenso na literatura especializada em relação a esta

eventual associação. Marques e colaboradores (2014) mostraram queda de 10,4%

nas taxas de ICSAP do Estado do Rio de Janeiro entre os anos de 2000 e 2010, no

mesmo período em que a cobertura populacional da ESF crescia de 3,6% para

23,6%, mas observaram correlação negativa entre ICSAP e os indicadores de

acesso avaliados, dentre os quais a taxa de cobertura da ESF (MARQUES et al.,

2014). Em contrapartida, Ceccon e colaboradores (2014) evidenciaram associação

entre cobertura populacional da ESF e redução das ICSAP em 38,4% das Unidades

da Federação, concluindo que a ampliação da cobertura de ESF está relacionada à

diminuição nas ICSAP no País (CECCON et al., 2014). O estudo de Macinko e

53

colaboradores (2010) obteve taxas de ICSAP 13% menores em municípios

brasileiros onde o comprometimento com a expansão territorial da ESF é maior

(MACINKO et al., 2010).

A influência das variáveis de saúde no aumento do grau de vulnerabilidade aponta

para alguns aspectos estruturais e conjunturais cujo enfrentamento é crucial para a

saúde do município. Os setores mais vulneráveis exibiram, de modo consistente e

proporcionalmente semelhante, pesos percentuais expressivos de setores com

escore 0 para todos os indicadores de saúde. Assim, muitos dos setores mal

avaliados para a variável de mortalidade, por exemplo, também o foram para taxas

de tuberculose, ICSAP, para ambas as taxas e ainda para acesso a UAPS, o mesmo

se dando com cada outra em relação às demais.

Alguns indicadores de saúde de Divinópolis podem ser considerados preocupantes,

impondo à gestão municipal inúmeros desafios no sentido de ampliar e capilarizar a

apropriação dos territórios de saúde por parte das unidades e serviços de saúde. Os

estudos epidemiológicos podem se constituir em importantes ferramentas de

formulação, implementação e avaliação de políticas públicas de saúde (BARATA,

2013). Com base em evidências e dados epidemiológicos, o poder público pode

formular estratégias de planejamento e promoção da saúde que contemplem, não

apenas políticas e ações sanitárias e ambientais, mas igualmente a sua articulação

junto a outras estratégias de cunho socioeconômico, educacional, cultural e de

geração de renda.

54

7 CONCLUSÕES

A metodologia proposta para o estudo permitiu categorizar e classificar os setores

censitários de situação urbana de Divinópolis por meio da construção de escores de

vulnerabilidade em saúde com base nos bancos de dados disponíveis, a partir dos

quais foi possível identificar e mapear diferenciais intraurbanos de vulnerabilidade

em saúde. Por sua relativa simplicidade e acessibilidade operacional, o

aperfeiçoamento e emprego desta metodologia como ferramenta de gestão pública

guardam em si um potencial promissor para pesquisas e aplicações futuras, que

devem procurar validar o indicador construído neste trabalho, comparando-o a

outros indicadores compostos.

A alta vulnerabilidade em saúde nos setores de situação urbana do município de

Divinópolis foi identificada principalmente em áreas onde predominam baixos níveis

de coleta de esgoto, renda e alfabetização dos responsáveis por domicílios. Baixos

índices dos indicadores de saúde também contribuíram expressivamente para o

aumento da vulnerabilidade. Muitas dessas regiões contam com elevados índices de

infraestrutura e cobertura sanitária, reforçando a evidência de que, de modo geral,

melhorias sanitárias advindas do desenvolvimento socioeconômico e da urbanização

podem não redundar, necessariamente, em proteção para as populações contra

exposição a riscos de saúde.

Há evidências de associação entre maior grau de vulnerabilidade em saúde, baixas

taxas de cobertura populacional e territorial pelas unidades e serviços de saúde do

município, elevada incidência de internações por condições sensíveis à atenção

primária (ICSAP) e acesso dificultado a unidades e serviços de saúde. Com base

nas investigações epidemiológicas descritivas, novos estudos devem investigar a

natureza dessas possíveis correlações e produzir novos conhecimentos sobre a

saúde no município que poderão vir a subsidiar tecnicamente as decisões de

gestores públicos e comunidades.

55

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