Dinâmica espaço-temporal e fatores associados à mortalidade neonatal

SPACE-TEMPORAL DYNAMICS AND FACTORS ASSOCIATED WITH NEWBORN MORTALITY

DINÁMICA ESPACIO-TEMPORAL Y FACTORES ASOCIADOS A LA MORTALIDAD DEL RECIÉN NACIDO

A Mortalidade Neonatal (MN) consiste na morte de crianças com até 28 dias de vida, sendo considerada um dos indicadores mais sensíveis para a avaliação das condições de acesso aos serviços de saúde e da qualidade da assistência à gestação, ao parto e ao recém-nascido (RN).¹

Nas últimas décadas, a mortalidade infantil no Brasil vem apresentando decréscimo significativo, sobretudo pela redução da mortalidade pós-neonatal (28º dia até um ano de idade), a qual é atribuída à melhoria das condições socioeconômicas e sanitárias da população.² Por outro lado, a mortalidade neonatal vem apresentando redução pouco expressiva, sendo o principal componente da mortalidade no primeiro ano de vida, uma vez que são responsáveis por cerca de 70% dos óbitos nesta faixa etária.³

A mortalidade neonatal apresenta importante disparidade entre as regiões brasileiras, sendo as Regiões Norte e Nordeste detentoras das mais elevadas taxas em comparação às Regiões Sul e Sudeste. Em 2020 o Nordeste, uma das regiões mais pobres do país, apresentou taxa de mortalidade neonatal de 9,4 óbitos por 1.000 nascidos vivos, estando acima da taxa nacional (8,3 óbitos por 1.000 nascidos vivos). Além disso, convém ressaltar que os estados nordestinos possuem, em sua maioria, altas taxas de mortalidade neonatal, entre eles destaca-se o Piauí, que apresentou 9,2 óbitos por 1.000 nascidos vivos em 2020.^4,5

Nesse contexto, surge a necessidade de analisar a distribuição da mortalidade neonatal no tempo e no espaço e os fatores associados à sua ocorrência, considerando que os achados podem dar visibilidade ao problema e oferecer subsídios aos gestores para a tomada de decisões que visem a implantação de ações e o planejamento estratégico para a melhoria da qualidade e acesso aos serviços de saúde, principalmente os materno-infantis. Nessa perspectiva, os estudos ecológicos são de grande interesse, pois permitem a identificação de áreas com maior risco e que necessitam de monitoramento, possibilitando a identificação de padrões atípicos na evolução dos níveis da mortalidade e na estrutura de suas causas.⁶ Em face do exposto, este estudo tem como objetivo analisar a distribuição espacial e temporal da mortalidade neonatal, bem como os fatores associados à sua ocorrência no estado do Piauí no período de 2007 a 2017.

Trata-se de estudo ecológico, em que foram utilizados dados secundários registrados no Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e no Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC). Os dados foram obtidos no sítio eletrônico do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS).

O presente estudo tem como área geográfica de interesse o estado do Piauí, localizado na região Nordeste do Brasil. O Piauí possui 224 municípios divididos em quatro mesorregiões de desenvolvimento: Norte piauiense, Centro-norte piauiense, Sudeste piauiense e Sudoeste piauiense.⁷

Os dados deste estudo foram coletados em setembro de 2019. Estes se referem aos óbitos de crianças com menos de 28 dias de vida registrados no SIM, segundo o município de residência, e que morreram no período de 2007 a 2017. Além disso, foram consideradas ainda informações sobre os nascimentos registrados no SINASC, os quais subsidiaram o cálculo das taxas de mortalidade neonatal.

As variáveis socioeconômicas e demográficas dos municípios do estado foram obtidas nos sítios eletrônicos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e do DATASUS. Foram coletados 16 indicadores relacionados à renda, trabalho e condições de habitação. Estes indicadores possibilitaram a construção do modelo de regressão linear multivariado Ordinary Least Squares (OLS), o qual objetivou identificar os fatores preditores da mortalidade neonatal.

A variação percentual anual (Annual Percentage Change – APC) foi calculada por meio do software livre Joinpoint Regression Program versão 4.6.0.0 com intervalo de confiança de 95% (IC95%) e nível de significância de 5%. Valores negativos da APC indicam tendência decrescente e valores positivos apontam para uma tendência crescente, enquanto valores não significativos indicam tendência estacionária.

Para o cálculo das taxas brutas médias de mortalidade neonatal de cada município piauiense foi utilizado o software Microsoft Office Excel. Para tanto, empregou-se o método indireto, em que foi considerado como numerador o número total de óbitos neonatais dividido pelo número de anos estudados (onze) e, como denominador, considerou-se a população de nascidos vivos do ano central (2012), multiplicado por 1.000 nascidos vivos. Contudo, visando minimizar a instabilidade das taxas brutas, estas foram suavizadas por meio do método Bayesiano Empírico Local, adotando-se o critério de contiguidade para a matriz de proximidade espacial.⁸

A formação de aglomerados puramente espaciais de óbitos neonatais foi avaliada por meio da técnica estatística espacial de varredura Scan. Para identificar aglomerados de altas taxas de mortalidade neonatal foi empregada uma janela de base circular que correspondeu a 50% da população sob risco, utilizando-se o modelo probabilístico de Poisson e nível de significância de 5%. O método Scan também possibilitou a construção de mapas espaciais do Risco Relativo (RR) para a formação de aglomerados.⁸

O ajuste da variável dependente (taxa de mortalidade neonatal) e independentes (variáveis socioeconômicas) foi realizado através do modelo multivariado Ordinary Least Squares Estimation (OLS). No entanto, o ajuste do modelo de regressão não foi feito para todo o estado do Piauí, mas tão somente para os municípios que se mostraram aglomerados estatisticamente significativos de óbitos neonatais na técnica estatística espacial Scan. Assim, dos 224 municípios piauienses, 17 fizeram parte do cluster primário mais verossímil e 16 do cluster tido como secundário, totalizando 33 municípios incluídos na análise.

Os softwares TerraView v.4.2.2® e SatScan v.9.6® foram utilizados para o cálculo da estatística bayesiana e da técnica estatística espacial Scan, respectivamente. Enquanto que, os mapas oriundos dessas estatísticas foram elaborados no software QuantumGis v.2.14.17®. Já o modelo de regressão OLS foi realizado no software STATA v.12®.

Foram respeitados todos os aspectos éticos e legais das pesquisas em saúde conforme preconizado pelas Resoluções 466/12 e 510/2016 do Conselho Nacional de Saúde. O projeto do qual este estudo faz parte foi submetido e aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Estadual do Piauí (CEP/UESPI) sob parecer de nº 3.286.819 e CAAE de nº 07558218.7.0000.5209.

No Piauí, no período de 2007 a 2017, foram notificados 6.539 óbitos neonatais, sendo a maioria do sexo masculino (n=3.729; 57,0%), raça parda (n=4.517; 83,4%) e com baixo peso (n=4.241; 68,4%). Além disso, constatou-se que a maior proporção de óbitos neonatais se dá entre crianças cujas mães possuíam sete anos de estudo ou menos (n=2.742; 51,0%) e faixa etária de 20 a 29 anos (n=2.943; 48,8%) (Tabela 1).

Quase três em cada cinco crianças nasceram por meio de parto vaginal (n=3.724; 59,7%) e parcela expressiva eram prematuras, uma vez que 67,2% (n=3.885) nasceram de gestações que duraram 36 semanas ou menos. A maioria dos óbitos ocorreu devido às afecções originadas no período perinatal (n=5.419; 81,7%) (Tabela 1).

Tabela 1 – Perfil geral dos óbitos neonatais e características maternas no Piauí, Nordeste brasileiro, de 2007–2017. Parnaíba, PI, Brasil, 2020 (N= 6.539)

^† Foram excluídos 112 casos que constavam o campo sexo como “ignorado”.

^‡ Foram excluídos 1.237 casos que constavam o campo raça/cor como “ignorado”.

^§ Foram excluídos 1.269 casos que constavam o campo escolaridade da mãe como “ignorado”.

^†† Foram excluídos 620 casos que constavam o campo idade da mãe como “ignorado”.

^‡‡ Foram excluídos 406 casos que constavam o campo tipo de parto como “ignorado”.

^§§ Foram excluídos 22 casos que constavam o campo idade gestacional como “ignorado”.

^††† Foram excluídos 441casos que constavam o campo peso ao nascer como “ignorado”.

^‡‡‡‡ Foram excluídos 25 casos que constavam o campo capítulo CID-10 como “ignorado”.

A mortalidade neonatal caiu de 14,4 óbitos por mil nascidos vivos em 2007 para 10,4 óbitos por mil nascidos vivos em 2017. A análise por Joinpoint demonstra que essa redução ocorreu de forma linear e significativa (p<0,05) com queda de 3,0% ao ano para todo o período analisado.

Figura 1 – Tendência temporal por JoinPoint dos óbitos neonatais no Piauí de 2007-2017. Parnaíba, PI, Brasil, 2020

O mapa da taxa de mortalidade neonatal bruta (Mapa A) apresenta dispersão irregular, sem demonstrar um padrão espacial aparente. Diante desta instabilidade, a suavização bayesiana gerou indicadores corrigidos mais estáveis e que apresentaram padrão regional mais claro da mortalidade neonatal com a extinção de municípios com taxa igual a zero. Assim, o mapa B mostra que a maioria dos municípios apresentaram taxas que variaram de 12,24 a 14,29 óbitos por 1.000 nascidos vivos. Alguns municípios, concentrados especialmente no Sudeste do estado, apresentaram as maiores taxas (16,34 a 18,38 óbitos por 1.000 nascidos vivos) (Figura 2).

No mapa C, os municípios representados em azul possuem risco relativo para o óbito neonatal inferior ao risco relativo observado para todo o Piauí. De forma contrária, os municípios destacados nas demais cores possuem risco relativo superior. Em vermelho destacam-se dois municípios: Barreiras do Piauí e Bela Vista do Piauí, os quais apresentam de 1,92 a 2,39 vezes mais risco de óbito neonatal em comparação aos demais municípios piauienses (Figura 2).

O Mapa D evidencia dois clusters com significância estatística (p<0,05). O cluster primário (p=0,006), isto é, aquele que possui a menor probabilidade de ter ocorrido ao acaso, incluiu 17 municípios (em vermelho). Entre eles destacam-se Teresina, São Pedro do Piauí, Monsenhor Gil, Parnaíba e Oeiras. O segundo aglomerado formado, embora seja secundário, também apresentou significância estatística (p=0,022), abrangendo 16 municípios (em laranja).

Figura 2 -Distribuição espacial da taxa de incidência bruta (A) e da taxa de mortalidade bayesiana (B). Risco relativo (C) e Aglomerados de mortalidade neonatal (D). Parnaíba, PI, Brasil, 2020

A Tabela 2 apresenta as informações detalhadas dos aglomerados de óbitos definidas pela estatística de varredura Scan puramente espacial. O cluster primário possui raio de 66,44 km e seus municípios possuem em média 1,12 vezes mais risco de ocorrência de óbito neonatal.

Tabela 2 - Aglomerados espaciais de óbitos neonatais no Piauí definidos pela estatística de varredura puramente espacial. Parnaíba, PI, Brasil, 2020

^† RR: Risco relativo para o cluster comparado ao resto do estado.

^‡ LLR: Teste da razão de verossimilhança logarítmica.

O ajuste ao modelo de regressão multivariado mostra que o conjunto das variáveis selecionadas foi capaz de explicar parcialmente a variabilidade (R²) da mortalidade neonatal em 33,73%. As variáveis independentes investigadas que apresentaram associação negativa com a mortalidade neonatal no modelo final foram: Taxa de analfabetismo (β = -0,60; p= 0,027), Cobertura da ESF (β = -2,80; p= 0,023) e IDHM (β = -0,60; p= 0,003) (Tabela 3).

Tabela 3: Modelo final de Regressão Linear Múltipla (Ordinary Least Squares) dos fatores associados à mortalidade neonatal nos municípios piauienses que se mostraram aglomerados do problema. Piauí, Brasil, 2007-2017

^†Coeficiente de determinação (R²) = 0,3373

Neste estudo a maioria dos óbitos neonatais foram registrados entre recém-nascidos do sexo masculino, com baixo peso ao nascer, prematuros e cujas mães tinham baixa escolaridade e faixa etária de 20 a 29 anos, o que está em consonância com estudos realizados em outros contextos brasileiros.^9,10 Além disso, o fato da maioria dos óbitos serem da raça parda expõe em partes a influência que as diferenças étnicas têm sobre as condições de nascimento e sobrevida dos recém-nascidos, visto que esta população tende a possuir características maternas desfavoráveis associadas, como baixa renda e maiores dificuldades no acesso aos serviços de saúde.^11,12

A tendência decrescente da mortalidade neonatal ao longo dos anos estudados no Piauí pode estar associado às políticas de saúde implementadas, principalmente no que concerne às ações de saúde materno-infantil que iniciaram no estado em 2011 por ocasião da implantação das primeiras etapas da Rede Cegonha.^13,14 Estudo que avaliou o impacto da Rede Cegonha na mortalidade infantil em Pernambuco após a sua implantação demonstrou decréscimo significativo nas taxas de mortalidade neonatal, sendo a redução mais acentuada no componente neonatal precoce.¹⁴

Investigações apontam como resultado da implantação da Rede Cegonha, a melhoria da assistência pré-natal com o aumento do número de gestantes que realizaram sete consultas.^13,14 Em consequência disso, a tendência de queda dos óbitos neonatais também se repetiu em Rio Branco, capital do Acre, onde a taxa de mortalidade neonatal reduziu 4,73% ao ano, de 1998 a 2016 22.¹⁵, bem como no município de Lagarto, em Sergipe, onde se observou redução significativa de 5,79% na mortalidade neonatal precoce e de 10,3% na tardia.¹⁶

Os resultados deste estudo evidenciaram a distribuição desigual da mortalidade neonatal no território piauiense. O mapa demonstra que os municípios com as maiores taxas estão localizados no Sudeste do estado. De maneira geral, os municípios que compõe o Sudeste piauiense são pequenos, possuem baixo IDHM e densidade populacional e poucos estabelecimentos de saúde.¹⁷

Foi observada a formação de aglomerados de mortalidade neonatal em Teresina e Parnaíba, caracterizados por serem os dois municípios mais populosos do Piauí e referências macrorregionais de saúde de média e alta complexidade para o Centro-norte e Norte do estado.¹⁷ Essa situação pode ser explicada pela maior densidade demográfica local, pela disponibilidade de centros especializados de atendimento materno-infantil e em neonatologia e à maior concentração de partos nessas cidades. Estes fatos favorecem o possível preenchimento incorreto do campo residência da mãe, com o endereço de ocorrência do parto podendo ser registrado como residência.¹⁸

É importante considerar ainda que o Piauí possui grande extensão territorial e baixa densidade demográfica, o que dificulta a homogeneidade da cobertura dos serviços de saúde. Essa fragilidade nas estruturas locais dos serviços torna a capital, Teresina, referência para toda população do estado, fato que acaba sobrecarregando o sistema e pode refletir na redução da qualidade da assistência perinatal oferecida.¹⁸

Nesse estudo o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) apresentou-se como fator de proteção para a ocorrência do óbito neonatal no Piauí. Este mesmo resultado também é apresentado em outros estudos que reforçam a estreita associação das condições socioeconômicas com a mortalidade neonatal.^6,18 Na África Subsaariana, por exemplo, uma criança apresenta 10 vezes mais chances de morrer no primeiro mês de vida do que uma criança nascida em um país com maiores índices de desenvolvimento.¹⁹ Logo, esse dado expõe a desigualdade na distribuição da renda no estado, revelando a necessidade de implementação e avaliação de políticas públicas voltadas à garantia da equidade socioeconômica nessa região.

Durante o período estudado identificou-se associação negativa entre o analfabetismo e a mortalidade neonatal. Esse resultado deve ser interpretado com cautela, tendo em vista que a educação materna é um indicador indireto da condição socioeconômica da família e preditor de risco para a mortalidade infantil.^12,20,21 As regiões com maiores níveis educacionais estão localizadas nas regiões mais desenvolvidas e, possivelmente, com melhores sistemas de notificação do óbito. Enquanto isso, áreas mais pobres com níveis mais altos de analfabetismo podem ter altas taxas de mortalidade não registradas devido a subnotificação dos óbitos.²²

A associação negativa entre a mortalidade neonatal e a cobertura da ESF encontrada nesta investigação evidencia a relevância dos investimentos na qualidade dos serviços de saúde no nível primário de atenção. Essa relação pode ser explicada pela importância do acompanhamento pré-natal oferecido pela atenção básica, ação indispensável para a manutenção da saúde e vitalidade do recém-nascido.² Pesquisa realizada no Paraná demonstrou que as mulheres que realizaram menos de sete consultas pré-natal tiveram maiores chances para a ocorrência de óbito neonatal quando comparadas as que realizaram sete ou mais consultas.^14,23

As ações executadas na Estratégia Saúde da Família (ESF) tais como o pré-natal, a puericultura, a vacinação e as orientações sobre aleitamento materno contribuem para a redução da mortalidade neonatal e para o aumento da expectativa de vida do recém-nascido. Além disso, a implantação da ESF melhora a acessibilidade da mulher e da criança aos serviços de saúde e o desenvolvimento de vínculo com os profissionais, contribuindo para a prevenção de complicações na gestação e o monitoramento das situações de risco para o óbito neonatal.²⁴

A principal limitação desse estudo se refere ao uso de dados secundários, que dependem da fidedignidade e da completude do preenchimento da declaração de óbito e de nascido vivo. A exemplo disso, podemos observar a elevada quantidade de variáveis com respostas ignoradas, o que dificulta uma análise mais fidedigna do problema estudado.

A mortalidade neonatal no estado do Piauí apresentou tendência decrescente no período de 2007 a 2017. A maioria dos óbitos ocorreu entre crianças do sexo masculino, nascidos via parto vaginal, raça parda, com baixo peso ao nascer, prematuros, filhos de mães com faixa etária de 20 a 29 anos e com até sete anos de estudo. A principal causa dos óbitos foram as afecções relacionadas ao período perinatal. A distribuição dos óbitos se mostrou irregular entre os municípios piauienses, com altas taxas no Sudeste do estado e aglomerados de mortalidade na capital e em outras grandes cidades referência em assistência materno-infantil.

A mortalidade neonatal no Piauí encontra-se associada ao baixo IDHM e a baixa cobertura da ESF. Essa relação reforça a forte influência que as condições socioeconômicas e de assistência à saúde têm sobre a expectativa de vida dos recém-nascidos e expõe novamente a necessidade de se priorizar ações direcionadas ao desenvolvimento social e econômico das áreas mais vulneráveis. Assim, fica evidente a importância de desenvolver estratégias de fortalecimento das ações da Atenção Primária à Saúde por meio da melhoria do pré-natal e acompanhamento do crescimento e desenvolvimento infantil.

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