Spatial patterns of avoidable fetal mortality and social deprivation / Padrões espaciais da mortalidade fetal evitável e carência social

ABSTRACT: Objective: To develop a social need index for stratification of municipalities and identification of priority areas for reducing fetal mortality. Methods: ecological study, carried out in the state of Pernambuco, between 2010 and 2017. The technique of factor analysis by main components was used for the elaboration of the social need index. In the spatial analysis, the local empirical Bayesian estimator was applied and Moran's spatial autocorrelation was verified. Results: The social deprivation index selected two factors that, together, explained 77.63% of the total variance. The preventable fetal mortality rate increased among strata of social need, with rates of 8.0 per thousand births (low deprivation), 8.1 per thousand (medium deprivation), 8.8 per thousand (high deprivation), and 10.7 per thousand (very high social deprivation). Some municipalities in the São Francisco and Sertão Mesoregions had both high fetal and preventable fetal mortality, in addition to a very high social deprivation rate. Conclusion: The spatial analysis identified areas with the highest risk for fetal mortality. The social deprivation index listed some determinants of fetal deaths in areas with worse living conditions. Priority areas for intervention in public policies to reduce fetal mortality and its determinants were detected.

RESUMO: Objetivo: Elaborar um índice de carência social para a estratificação dos municípios e a identificação de áreas prioritárias para a redução da mortalidade fetal. Métodos: Estudo ecológico, realizado no estado de Pernambuco, entre 2010 e 2017. Utilizou-se a técnica de análise fatorial por componentes principais para a elaboração do índice de carência social. Na análise espacial, aplicou-se o estimador bayesiano empírico local, e verificou-se a autocorrelação espacial de Moran. Resultados: O índice de carência social selecionou dois fatores que, juntos, explicaram 77,63% da variância total. A taxa de mortalidade fetal evitável apresentou aumento entre estratos de carência social, com taxas de 8 por mil nascimentos (baixa carência), 8,1 por mil (média carência), 8,8 por mil (alta carência) e 10,7 por mil (muito alta carência social). Alguns municípios das mesorregiões São Francisco e Sertão tiveram, simultaneamente, elevada mortalidade fetal e fetal evitável, além de índice de carência social muito alto. Conclusão: A análise espacial identificou áreas com maior risco para a mortalidade fetal. O índice de carência social relacionou alguns determinantes das mortes fetais em áreas com piores condições de vida. Detectaram-se áreas prioritárias para a intervenção das políticas públicas de redução da mortalidade fetal e seus determinantes.

Perfil das internações em Unidades de Terapia Intensiva Pediátrica do Sistema Único de Saúde no estado de Pernambuco, Brasil / Profile of hospitalizations in Pediatric Intensive Care Units of the Brazilian Unified Health System in the state of Pernambuco, Brazil

Resumo No Brasil, a distribuição das unidades de terapia intensiva pediátrica (UTIP), causas de admissão, custos despendidos e forma como se presta a assistência ainda são pouco conhecidos. Com o objetivo de descrever o perfil das internações por faixa etária em UTIP do SUS de Pernambuco, em 2010, realizou-se um estudo transversal, com o universo das 1.915 internações nas seis UTIP do estado, captadas no Sistema de Informação Hospitalar. As variáveis foram comparadas por faixa etária. Predominaram internações no sexo masculino (58,1%), na faixa etária de um a quatro anos (32,5%), unidades filantrópicas (64,1%), UTIP tipo III (59,2%) e por neoplasias (28,9%). A permanência média foi de 14,4 dias e o custo médio de R$ 6.674,80. A distância média entre o município de residência e o da UTIP variou de 8,7 a 486,5 km. Ocorreram 207 óbitos (10,8/100 internações), 30% por doenças infectoparasitárias. Identificaram-se diferenças entre as faixas etárias (p < 0,05), exceto quanto ao sexo. Concluindo, em Pernambuco, as internações em UTIP apresentam diferenças no acesso geográfico e nas características sociodemográficas, da admissão e causas de internação e óbito entre faixas etárias.

Abstract In Brazil, the distribution of pediatric intensive care units (PICUs), causes of admission, costs incurred and how care is provided are still poorly understood. The objective was to describe the profile of hospitalizations in the PICUs of the Brazilian Unified Health System in the state of Pernambuco, in 2010. A cross-sectional study was performed, with 1,915 hospitalizations in the six PICUs, collected in the Hospital Information System. The variables were compared by age group. There was a predominance of male hospitalizations (58.1%), an age range of between one and four years old (32.5%), the use of philanthropic units (64.1%) and type III PICUs (59.2%) and admissions due to neoplasms (28.9%). The mean hospital stay was 14.4 days, and the mean cost was BRL 6,674.80. The mean distance between the municipality of residence and the PICU ranged from 8.7 to 486.5 km. There were 207 deaths (10.8/100 admissions), of which 30% were due to infectious and parasitic diseases. Differences were identified between the age groups (p < 0.05), except regarding gender. In conclusion, admissions to PICUs in Pernambuco show differences in geographical access and sociodemographic characteristics, admissions, and causes of hospitalization and death among age groups.

Análise espacial da mortalidade infantil e adequação das informações vitais: uma proposta para definição de áreas prioritárias / Spatial analysis of infant mortality and the adequacy of vital information: a proposal for defining priority areas

Estudo ecológico que objetivou analisar a relação entre o comportamento espacial da mortalidade infantil e a adequação das informações vitais. Para avaliar a adequação das informações sobre nascimentos (Sinasc) e óbitos (SIM) do Ministério da Saúde foi utilizado um método, já validado, que é constituído por cinco indicadores calculados por município, segundo o porte populacional. Os municípios foram classificados em: informações vitais consolidadas, em fase de consolidação ou não consolidadas. Na análise espacial, foram gerados os Polígonos de Voronoi para minimizar os problemas de proximidade entre os municípios, e o índice de Moran local para identificação dos agregados espaciais de mortalidade infantil. Identificou-se que 76,6% dos municípios apresentaram informações vitais consolidadas. Houve formação de cluster para a mortalidade infantil em 34 municípios, formando três agregados espaciais. Verificou-se associação entre a adequação das informações vitais e o comportamento espacial da mortalidade infantil. As técnicas de geoestatística foram preditivas na identificação de agregados espaciais com informações vitais consolidadas. A proposta contribuirá para a melhoria da qualidade da informação e o planejamento de ações visando à redução da mortalidade infantil.

This is an ecological study that sought to assess the relationship between the spatial clustering of infant mortality and the adequacy of vital information. The adequacy of information from the Brazilian Live Birth Database (SINASC) and Mortality Database (SIM) were examined using a validated method that uses five indicators calculated by municipality and population size. Municipalities were classified as either having consolidated data, data currently being consolidated, or not having consolidated data. Voronoi polygons were generated for spatial analysis in order to minimize any proximity issues among municipalities. The local Moran index was applied to identify spatial clustering of infant mortality. It was established that 76.2% of all municipalities had consolidated vital data. Infant mortality clustering was seen in 34 municipalities comprising three spatial clusters. An association was also found between the adequacy of vital information and the spatial clustering of infant mortality. Geostatistical techniques proved to have predictive power to identify spatial clustering with consolidated vital information. The approach will contribute to the improvement of data quality and can be used for planning actions seeking to reduce infant mortality.

Using spatial analysis to identify areas vulnerable to infant mortality / Uso del análisis espacial para determinar las zonas vulnerables a la mortalidad en lactantes

OBJECTIVE: To analyze the spatial distribution of infant mortality and identify clusters with high risk of death in the first year of life. METHODS: The Thiessen (Voronoi) polygon method was used to analyze spatial distribution of the infant mortality rate, calculated by municipality. The triennium 2006 - 2008 was used as a reference to estimate the average infant mortality rate, and the first analysis of the spatial distribution of the rate was performed to test for first-order spatial stationarity. The spatial pattern was then analyzed using Moran's index and G-statistic (α = 5%). RESULTS: The surface projections on trends showed that infant mortality is not constant in space. The Moran index (0.34, P < 0.01) and G-statistic (0.03, P < 0.01) confirmed a spatial autocorrelation between infant mortality and clusters when the Thiessen polygon method was used. CONCLUSIONS: The Voronoi polygons proved accurate for spatial analysis of infant mortality and were predictive of clusters with high risk of death in the first year of life.

OBJETIVO: Analizar la distribución espacial de la mortalidad en lactantes y determinar los agrupamientos con alto riesgo de muerte en el primer año de vida. MÉTODOS: Se usó el método de los polígonos de Thiessen (Voronoi) para analizar la distribución espacial de la tasa de mortalidad en lactantes, calculada por municipios. Se adoptó como referencia el trienio del 2006 al 2008 para calcular la tasa promedio de mortalidad en lactantes, y se llevó a cabo el primer análisis de la distribución espacial de la tasa con objeto de someterla a prueba en cuanto a estacionariedad espacial de primer orden. A continuación se analizó el modelo espacial usando el índice de Moran y la estadística G (α = 5%). RESULTADOS: Las proyecciones de superficie de tendencias indicaron que la mortalidad en lactantes no es constante en el espacio. El índice de Moran (0,34, P < 0,01) y la estadística G (0,03, P < 0,01) confirmaron una autocorrelación espacial entre la mortalidad en lactantes y los agrupamientos cuando se utilizó el método de los polígonos de Thiessen. CONCLUSIONES: Los polígonos de Voronoi mostraron precisión en el análisis espacial de la mortalidad en lactantes y fueron predictivos de los agrupamientos con alto riesgo de muerte en el primer año de vida.