RESUMO
A taxa de mortalidade infantil é um indicador internacional que melhor representa os estágios de desenvolvimento econômico e social de um país ou região, uma vez que está diretamente ligada às características socioeconômicas e, consequentemente, sofre variações decorrentes de alterações neste padrão. Este artigo aponta os principais fatores que contribuíram no aumento da taxa de mortalidade infantil no Brasil no período de 2005 a 2019. Logo, configura-se como do tipo observacional, de caráter ecológico, com abordagem quantitativa, utilizando dados secundários sobre mortalidade infantil. A coleta dos dados foi realizada por intermédio do site do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), utilizando a ferramenta denominada TABNET para subtrair as informações sobre Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Em seguida foram analisados no software estatístico RStudio e apresentados em tabelas e gráficos. Os principais motivos para óbitos foram: afecções originadas no período perinatal, malformações congênitas, deformidade e anomalias cromossômicas, doenças do aparelho respiratório e algumas doenças infecciosas e parasitárias, sendo assim, observou-se que o ambiente hospitalar com 90,93% atingiu os maiores casos de mortalidade, seguido do ambiente domiciliar com 5,53%. Em relação às regiões, o Sudeste obteve maior número de casos de mortalidade infantil, seguido da região Nordeste. Percebe-se que a redução da mortalidade infantil é de extrema importância, bem como a descrição dos fatores que contribuem para a sua redução.
The infant mortality rate is an international indicator that best represents the stages of economic and social development of a country or region, since it is directly linked to socioeconomic characteristics and, consequently, suffers variations arising from changes in this pattern. This article points out the main factors that contributed to the increase in the infant mortality rate in Brazil in the period from 2005 to 2019. Therefore, it is characterized as observational, ecological, with a quantitative approach, using secondary data on infant mortality. Data collection was carried out through the website of the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS), using the tool called TABNET to subtract information on the Mortality Information System (SIM). They were then analyzed in the statistical software RStudio and presented in tables and graphs. The main reasons for death were: disorders originating in the perinatal period, congenital malformations, deformity and chromosomal abnormalities, respiratory system diseases and some infectious and parasitic diseases. Thus, it was observed that the hospital environment with 90.93% reached the highest mortality cases, followed by the home environment with 5.53%. In relation to the regions, the Southeast region had the highest number of infant mortality cases, followed by the Northeast region. It is perceived that the reduction of infant mortality is of extreme importance, as well as the description of the factors that contribute to its reduction.
La tasa de mortalidad infantil es un indicador internacional que mejor representa las etapas de desarrollo económico y social de un país o región, ya que está directamente vinculada a las características socioeconómicas y, en consecuencia, sufre variaciones derivadas de los cambios en este patrón. Este artículo señala los principales factores que contribuyeron al aumento de la tasa de mortalidad infantil en Brasil en el período de 2005 a 2019. Por lo tanto, se configura como de tipo observacional, de carácter ecológico, con abordaje cuantitativo, utilizando datos secundarios sobre mortalidad infantil. La recogida de datos se realizó a través de la página web del Departamento de Informática del Sistema Único de Salud (DATASUS), utilizando la herramienta denominada TABNET para sustraer la información sobre el Sistema de Información de Mortalidad (SIM). A continuación, se analizaron en el programa estadístico RStudio y se presentaron en tablas y gráficos. Las principales causas de muerte fueron: trastornos originados en el período perinatal, malformaciones congénitas, deformidades y anomalías cromosómicas, enfermedades del sistema respiratorio y algunas enfermedades infecciosas y parasitarias, por lo que se observó que el medio hospitalario con 90,93% alcanzó los mayores casos de mortalidad, seguido del medio domiciliario con 5,53%. En relación a las regiones, la región Sudeste presentó el mayor número de casos de mortalidad infantil, seguida de la región Nordeste. Se percibe que la reducción de la mortalidad infantil es de extrema importancia, así como la descripción de los factores que contribuyen a su reducción.
RESUMO
Este trabalho tem como objetivo determinar uma relação linear entre a Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) e um conjunto de variáveis socioeconômicas observadas por unidades federativas no período de 2005 à 2010 utilizando o modelo de dados em painel de efeitos fixo e aleatório. Metodologia: trata-se de um estudo descritivo com abordagem quantitativa, com utilização dos Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) e em seguida utilizou-se o software R para realizar esta análise de dados com a função plm. Resultados: os estudos mostram que o modelo mais adequado é o de efeito fixo com transformação logarítmica nas variáveis independentes e na variável dependente que foram as seguintes: TMI, taxa de analfabetismo, PIB per capita, proporção pessoas com baixa renda, percentual da população servida por rede de abastecimento de água e a proporção da população servida por coleta de lixo. Conclusão: As variáveis independentes que causam impacto significativo na TMI são taxa de analfabetismo, PIB per capita e proporção de pessoas com baixa renda.
This work aims to determine a linear relationship between the Infant Mortality Rate (IMR) and a set of socioeconomic variables observed by federative units in the period from 2005 to 2010 using the fixed and random effects panel data model. Methodology: this is a descriptive study with a quantitative approach, using the Mortality Information System (SIM) and the Live Birth Information System (SINASC) and then using the R software to perform this data analysis with the plm function. Results: studies show that the most appropriate model is the fixed effect model with logarithmic transformation in the independent variables and the dependent variable, which were as follows: IMR, illiteracy rate, GDP per capita, proportion of people with low income, percentage of the population served by water supply network and the proportion of the population served by garbage collection. Conclusion: The independent variables that have a significant impact on IMR are the illiteracy rate, GDP per capita and the proportion of people with low income.
Este trabajo tiene como objetivo determinar una relación lineal entre la Tasa de Mortalidad Infantil (TMI) y un conjunto de variables socioeconómicas observadas por las unidades federativas en el período 2005 a 2010 utilizando el modelo de datos de panel de efectos fijos y aleatorios. Metodología: se trata de un estudio descriptivo con enfoque cuantitativo, utilizando el Sistema de Información de Mortalidad (SIM) y el Sistema de Información de Nacidos Vivos (SINASC) y luego utilizando el software R para realizar este análisis de datos con la función plm. Resultados: los estudios muestran que el modelo más adecuado es el modelo de efectos fijos con transformación logarítmica en las variables independientes y la variable dependiente, las cuales fueron las siguientes: TMI, tasa de analfabetismo, PIB per cápita, proporción de personas con bajos ingresos, porcentaje de la población atendida por red de suministro de agua y la proporción de la población atendida por recolección de basura. Conclusión: Las variables independientes que tienen un impacto significativo en la TMI son la tasa de analfabetismo, el PIB per cápita y la proporción de personas con bajos ingresos.
