Diferenciais na adequação das informações de eventos vitais nos municípios de Pernambuco, 2006-2008

Differentials in vital information in the state of Pernambuco, Brazil, 2006-2008

Mirella Rodrigues^{I, V}; Cristine Bonfim^II; Paulo Germano de Frias^{III, IV}; Cynthia Braga^{III, V}; Idê Gomes Dantas Gurgel^VI; Zulma Medeiros^{V, VII}

^ISecretaria de Saúde do Estado de Pernambuco. Recife, PE, Brasil
^IIDiretoria de Pesquisas Sociais da Fundação Joaquim Nabuco. Recife, PE, Brasil ]]> ^IIIInstituto de Medicina Integral Prof. Fernando Figueira. Recife, PE, Brasil
^IVSecretaria de Saúde do Recife. Recife, PE, Brasil
^VDepartamento de Parasitologia do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães. Recife, PE, Brasil
^VIDepartamento de Saúde Coletiva do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães. Recife, PE, Brasil
^VIIInstituto de Ciências Biológicas. Universidade de Pernambuco. Recife, PE, Brasil

Correspondência

RESUMO

OBJETIVO: Avaliar os diferenciais da adequação das informações de nascimentos e óbitos do Ministério da Saúde para o cálculo da mortalidade infantil nos municípios do Estado de Pernambuco, 2006-2008. ]]> MÉTODOS: Estudo ecológico, cujas fontes de dados foram os sistemas de informação sobre nascidos vivos e mortalidade. Foram utilizados os indicadores: coeficiente de mortalidade geral padronizado por idade, desvio médio relativo do coeficiente de mortalidade geral, razão entre nascidos vivos informados e estimados, desvio médio relativo da taxa de natalidade e proporção de óbitos sem definição de causa básica. Estes indicadores foram agregados em três dimensões: mortalidade, natalidade e mal definidos. Utilizando critérios pré-estabelecidos, os municípios foram classificados como: informações vitais consolidadas, em fase de consolidação e não consolidadas. Os dados foram analisados através do programa Epiinfo e do Terraview para elaboração dos mapas.
RESULTADOS: Dos 185 municípios do Estado, 141 (76,2%) foram classificados como informações vitais consolidadas, agregando aproximadamente 85% da população residente e 17 (9,2%) como não consolidadas, categoria na qual reside apenas 4,9% da população. Os municípios com 50.000 habitantes ou mais têm informações de melhor qualidade.
CONCLUSÃO: O método utilizado mostrou-se potencial para classificar a qualidade das informações vitais em Pernambuco, identificando as desigualdades, que se constituem em desafios para o Estado, no sentido de possibilitar a análise destas informações a partir de dados diretos dos sistemas no âmbito municipal. Apenas dessa forma torna-se possível avaliar os investimentos realizados para a redução da mortalidade infantil em Pernambuco de forma realística.

Palavras-chave: Sistemas de Informação. Óbito. Nascido Vivo. Mortalidade Infantil. Estatísticas Vitais.

ABSTRACT

OBJECTIVE: To assess differentials in official birth and death data for estimating infant mortality.
METHODS: An ecological study was conducted based on data obtained from birth and death information systems in the state of Pernambuco, northeastern Brazil, between 2006 and 2008. The following indicators were used: age-standardized mortality rate, relative mean deviation of mortality rate, ratio of reported to estimated live births, relative mean deviation of birth rate and proportion of deaths of unknown cause. These indicators were grouped into three dimensions: mortality, fertility and ill-defined causes. Based on predetermined criteria, municipalities were classified as follows: consolidated vital data; vital data in the consolidation phase; and non-consolidated data. The data were analyzed using EpiInfo and Terraview for map preparation.
RESULTS: Of the 185 municipalities in the state of Pernambuco, 141 (76.2%) were classified as having consolidated vital data, accounting for about 85% of the state population, and 17 (9.2%) were classified as having non-consolidated data, accounting for only 4.9% of the population. Larger municipalities (50,000 inhabitants or more) showed better data quality.
CONCLUSION: The approach studied proved itself valuable to assess the quality of vital information and identify inequalities in Pernambuco. Reduction of inequalities is a challenge in this state in the sense of enabling vital information to be analyzed directly from data systems at the local level. It will also allow assessing the effectiveness of initiatives to reduce infant mortality in Pernambuco.

Keywords: Information Systems. Death. Live Birth. Infant Mortality. Vital Statistics.

Introdução

A adequação das informações em saúde tem sido considerada um desafio a ser enfrentado pelo setor saúde, diante da necessidade de se avaliar o cumprimento das metas do milênio, de redução da Mortalidade Infantil (MI) nas Américas¹. Sabe-se que o monitoramento preciso e seguro do evento só é realizado a partir do cálculo dos coeficientes pelo método direto².

Desde a implantação dos Sistemas de Informação sobre Mortalidade (SIM) e Nascidos Vivos (Sinasc), tem sido observada uma progressiva ampliação da cobertura no território nacional^3-5, tendo atingido percentuais de aproximadamente 90% no ano de 2006.⁶ Entretanto, observa-se a presença de grandes variações quando esses percentuais de cobertura são analisados por Unidade da Federação (UF), particularmente, nos Estados das regiões Norte e Nordeste do Brasil³.

O atraso na realização do registro civil, assim como a subnotificação de nascimentos e óbitos, são apontados como os principais fatores que dificultam a obtenção de estimativas da MI e seus componentes^4,7. Quando não é possível mensurar os coeficientes de MI pelo método direto, são utilizadas técnicas demográficas indiretas, calculadas com base em dados dos censos populacionais e das Pesquisas Nacionais por Amostra de Domicílios (PNAD) realizados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE)².

Com o objetivo de avaliar a adequação das informações vitais dos municípios, elaborou-se uma metodologia a partir da utilização de cinco indicadores de mortalidade e natalidade². Tal proposta, que foi aperfeiçoada em 2007³, permite identificar deficiências dos sistemas de informação no âmbito local⁸ e desenvolver ações específicas visando melhorias na adequação para que seja possível a obtenção de medidas confiáveis da MI a partir da utilização do método direto.

O Estado de Pernambuco tem experimentado consideráveis avanços na cobertura e qualidade da informação desses sistemas⁵. Com base em estimativas da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA), calcula-se que, em 2006, o Sinasc registrou 93,7% dos nascimentos e que o SIM registrou 80,7% dos óbitos esperados na população⁶, sendo considerado o Estado com melhor qualidade dos registros de estatísticas vitais do Nordeste⁴. No entanto, é possível que algumas variações na adequação do sistema ainda persistam devido às particularidades locais da rede de serviços de saúde quanto ao registro e processamento das informações vitais. Dessa forma, o conhecimento da adequação da informação de nascimentos e óbitos nos municípios do Estado de Pernambuco permitirá identificar as localidades com maiores necessidades de investimentos voltados à melhoria da adequação das estatísticas vitais, e possibilitar a obtenção de indicadores mais precisos de MI, calculados a partir do método direto, que forneçam subsídios para a formulação de políticas específicas em saúde pública¹. Assim, o objetivo desse trabalho é avaliar a adequação das informações de nascimentos e óbitos para o cálculo da mortalidade infantil nos municípios do Estado de Pernambuco.

Métodos

Para avaliar a adequação da informação utilizou-se o método proposto por Andrade e Szwarcwald³, que é constituído por cinco indicadores calculados por município (Quadro 1). Todos os municípios foram classificados como: satisfatório, não satisfatório ou deficiente, em cada indicador estudado. Para essa classificação os municípios são categorizados em dois grupos segundo o tamanho populacional: porte I (municípios com menos de 50 mil habitantes) e porte II (municípios com 50 mil habitantes ou mais) ³.

Os parâmetros utilizados para classificar os municípios segundo os indicadores da adequação da informação foram calculados a partir dos limites de confiança para a média dos indicadores das oito UF com informações consideradas adequadas pelos critérios da RIPSA⁵. Os parâmetros para classificação das categorias satisfatório, não satisfatório e deficiente foram mensurados pelos percentis 10% e 1%, para os indicadores coeficiente geral de mortalidade padronizado por idade e razão entre nascidos vivos informados e estimados, e os percentis 90% e 99%, para os demais indicadores⁵ (Quadro 1).

A classificação dos municípios segundo cada indicador possibilitou analisar três dimensões - mortalidade, natalidade e causas mal definidas - e a adequação global das informações vitais³.

Para a avaliação das dimensões utilizaram-se três categorias⁵:

• Consolidada: quando os indicadores da dimensão são satisfatórios.
• Em fase de consolidação: quando pelo menos um dos indicadores da dimensão é não satisfatório e nenhum é deficiente.
• Não consolidada: quando pelo menos um dos indicadores da dimensão é deficiente.

De forma semelhante, os municípios foram classificados segundo a adequação global das informações vitais em⁵:

]]> Informações vitais consolidadas: quando todos os indicadores são satisfatórios.
• Informações vitais em fase de consolidação: quando pelo menos um dos indicadores é não satisfatório e nenhum é deficiente.
• Informações vitais não consolidadas: quando pelo menos um dos indicadores é deficiente.

Realizou-se o mapeamento dos municípios segundo as três dimensões e a adequação global das informações vitais, utilizando o programa TerraView, versão 3.5.0. As bases de mapa utilizadas tinham extensão shapefile (*.shp), necessária para a leitura no programa de georreferenciamento. Os demais dados foram analisados através do Epiinfo for Windows, versão 3.5.1.

Este trabalho foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisas do Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães(CPqAM/FIOCRUZ) sob o registro CAAE nº0079.0.095.000-10 e declaramos não haver conflitos de interesse.

Resultados

Do total de municípios, 152 (82,1%) têm população inferior a 50.000 habitantes (porte I). Todos os municípios do Estado foram classificados como satisfatórios para o indicador desvio médio relativo do Coeficiente de Mortalidade Geral (CMG), assim como todos os de porte II foram classificados como satisfatórios para os indicadores: CMG padronizado e Razão entre nascidos vivos informados e estimados. O desvio médio relativo da taxa de natalidade foi considerado satisfatório em 93,4% dos municípios de porte I e em 81,8% dos municípios de porte II. Para o indicador proporção de óbitos sem definição de causas, o grupo de municípios de porte II concentrou 93,9% na categoria satisfatório (Tabela 1).

Na dimensão da mortalidade todos os municípios de porte II e 93,4% dentre os de porte I são classificados como dimensão consolidada. Na dimensão da natalidade 91,4% dentre os de porte I e 81,8% dentre os de porte II também foram classificados na categoria dimensão consolidada (Tabela 2).

Estratificando a adequação global da informação segundo o porte, ambos os portes concentram-se na categoria informações vitais consolidadas: 75,7% dentre os menores de 50.000 habitantes e 78,8% dentre os de porte II. O percentual de municípios com informações vitais não consolidadas foi semelhante entre os dois estratos populacionais, respectivamente 9,2% e 9,1% (Tabela 2).

A Figura 1 apresenta a distribuição espacial da adequação da informação nos municípios pernambucanos. Evidencia-se que apenas dois municípios têm a dimensão da mortalidade não consolidada (Figura 1A). Em contrapartida, na dimensão da natalidade nota-se que dentre os municípios que receberam a classificação dimensão não consolidada, quatro (50%) situam-se na mesorregião do Sertão (Figura 1B). Na dimensão de causas mal definidas 100% dos municípios da mesorregião metropolitana do Recife e mesorregião da Mata classificam-se como dimensão consolidada e o Agreste acumula 41% de municípios classificados como categoria não consolidada (Figura 1C).

Na análise da adequação global da informação, as mesorregiões metropolitana do Recife e da Mata apresentam-se formadas quase exclusivamente por municípios com informações vitais consolidadas, ao passo que dos 15 municípios localizados na mesorregião do São Francisco, oito (53%) foram classificados nas categorias em fase de consolidação ou não consolidadas (Figura 1D).

Discussão

Considerando o método utilizado, pode-se afirmar que a maioria da população do Estado de Pernambuco reside em municípios com informações vitais consolidadas, ao passo que menos de 5% reside em localidades com informações não consolidadas. Os municípios com 50.000 habitantes ou mais têm informações de melhor qualidade quando comparados aos com menos de 50.000 habitantes.

Estudos confirmam esta evidencia em Pernambuco^5,10-12, ratificando os avanços na cobertura e regularidade da informação^5,10, além da melhoria da qualidade, expressa tanto no percentual de preenchimento de variáveis da declaração de nascidos vivos^11,12 e da declaração de óbito^13,14, bem como no percentual de óbitos com causa mal definida¹⁰. Tais avanços foram superiores aos alcançados pela Região Nordeste e pelo Brasil⁵.

Na distribuição espacial da adequação da informação observou-se que, dentre as três dimensões, a mortalidade é a mais homogênea em território pernambucano e a natalidade se apresenta de forma desigual no Estado. Nesta última, à medida que se afasta da capital aumenta o número de municípios classificados na categoria dimensão não consolidada, com concentração destes na mesorregião do Sertão do Estado.

Outro aspecto importante observado na dimensão da natalidade é o percentual de municípios classificados como em fase de consolidação ou não consolidada ser maior ou igual ao percentual destes na dimensão da mortalidade. Este fato é observado tanto nos municípios de pequeno quanto nos de grande porte.

Os óbitos com causas mal definidas referem-se aos casos em que não houve assistência médica, àqueles nos quais não foi possível determinar a causa básica da morte ou àqueles em que o médico declarou apenas um sinal ou sintoma¹⁷. Este indicador pode elucidar aspectos além da adequação da informação, sendo capaz de refletir sobre os diferenciais de condição de vida e as iniquidades de acesso aos serviços de saúde^18-20.

Neste trabalho, observou-se que os municípios com menos de 50.000 habitantes permanecem com dificuldades em determinar as causas de morte de seus residentes. Aproximadamente 17% foram classificados como de dimensão em fase de consolidação ou não consolidadas, comprometendo as análises específicas sobre as principais causas de morte.

Embora tenha apresentado melhorias na identificação da causa básica de morte entre os anos 2000 e 2005, alguns municípios pernambucanos continuam com elevados percentuais de óbitos com causas mal definidas⁵. Sabe-se que, à medida que melhora o acesso e a assistência à saúde, particularmente em ambiente hospitalar, no qual estão disponíveis mais recursos diagnósticos, promove-se uma redução nos óbitos sem definição de causa^21,22.

No Brasil, do total de óbitos mal definidos em 2000, 53,3% ocorreram sem assistência médica¹⁷ e, em Pernambuco, esta cifra chegou a 81,7%, no ano de 2003, refletindo a dificuldade no acesso aos serviços de saúde²³.

Quanto à adequação global da informação evidencia-se a heterogeneidade no Estado. Quase a totalidade dos municípios localizados nas mesorregiões metropolitana do Recife e da Mata apresentam informações vitais consolidadas. E, à medida que se afastam da capital do Estado, mais municípios recebem a classificação informações vitais em fase de consolidação ou não consolidada. Na mesorregião do São Francisco a maioria dos municípios foi classificada nestas duas últimas categorias.

Esta heterogeneidade pode estar relacionada às desigualdades sociais e à disponibilidade de bens e serviços de saúde que se refletem na persistência de municípios com informações mais precárias. De forma geral, nota-se uma relação direta entre o distanciamento da capital pernambucana, a insuficiência de serviços de saúde e de profissionais habilitados para promover assistência adequada em tempo oportuno e a necessidade de ajustes na consolidação das informações vitais³.

Em relação ao método utilizado para avaliar a adequação das informações existem limitações já descritas^2,3,5. Na aplicação do método em Pernambuco, destacam-se algumas. A primeira refere-se aos indicadores CMG padronizado e Razão entre NV informados e estimados, os quais refletem a cobertura do SIM e Sinasc, respectivamente. Estes indicadores excluem mais do que classificam, na medida em que são muito úteis para identificar os municípios com falhas na captação de óbitos e nascimentos, mas não são suficientes para mensurar de forma precisa as coberturas dos referidos sistemas. A necessidade de utilizar as estimativas populacionais, baseadas no Censo 2000, gera limitações no cálculo dos indicadores. Como exemplo, tem-se a estimativa da população menor de um ano, a qual é afetada pela subcontagem da referida faixa etária nos Censos Demográficos e pelo padrão de continuo decréscimo da fecundidade e da taxa de natalidade.

Outra limitação está na utilização de critérios para classificação da adequação da informação baseados em mensuração de um triênio anterior. Entretanto, como estes critérios foram calculados com base nas informações vitais das oito UF classificadas como adequadas pela RIPSA e essas não apresentaram grandes mudanças num curto período, acredita-se que tal utilização não compromete as análises nem a classificação dos municípios pernambucanos.

A última limitação reside no fato de o indicador de óbitos sem definição de causa básica permanecer separado da dimensão que avalia a mortalidade. Embora seja um indicador que pertence ao SIM, neste método é utilizado para avaliar a qualidade da informação dos óbitos, por ser reconhecidamente um potencial parâmetro de avaliação.

Referências

1. Torres C, Mujica OJ. Health, equity, and the millennium development goals. Rev Panam Salud Pública 2004; 15: 430-9.         [ Links ]

2. Szwarcwald CL, Leal MC, Andrade CLT, Souza Jr. PRB. Estimação da mortalidade infantil no Brasil: o que dizem as informações de óbitos e nascimentos do Ministério da Saúde? Cad Saúde Pública 2002; 18: 1725-36.         [ Links ]

3. Andrade CLT, Szwarcwald CL. Desigualdades sócio-espaciais da adequação das informações de nascimentos e óbitos do Ministério da Saúde, Brasil, 2000-2002. Cad Saúde Pública 2007; 23: 1207-16.         [ Links ]

4. Schramm J M A, Szwarcwald C L. Sistema hospitalar como fonte de informações para estimar a mortalidade neonatal e a natimortalidade. Rev Saúde Pública 2000; 34: 272-9.         [ Links ]

5. Frias PG, Pereira PMH, Andrade CLT, Lira PIC, Szwarcwald CL. Avaliação da adequação das informações de mortalidade e nascidos vivos no Estado de Pernambuco, Brasil. Cad Saúde Pública 2010;26: 671-81.         [ Links ]

6. Rede Interagencial de Informações para a Saúde. Indicadores básicos para saúde no Brasil: conceitos e aplicações (2ª ed.). Brasília: Organização Pan-Americana da Saúde; 2008.         [ Links ]

7. Almeida MF, Alencar GP, Novaes HMD, Ortiz, LP. Sistemas de informação e mortalidade perinatal: conceitos e condições de uso em estudos epidemiológicos. Rev Bras Epidemiol 2006; 9: 56-68.         [ Links ]

8. Whitman S, Silva A, Shah A, Ansell D. Diversity and disparity: GIS and small-area analysis in six Chicago neighborhoods. J Med Syst 2004; 28: 397-411.         [ Links ]

9. IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), 2009. Estados@ - Tema - Síntese de Indicadores Sociais 2009. Disponível em http://www.ibge.gov.br. [Acessado em 27 de dezembro de 2010]         [ Links ]

10. Paes N. Avaliação da cobertura dos registros de óbitos dos estados brasileiros em 2000. Rev Saúde Pública 2005; 39: 882-90.         [ Links ]

11. Frias PG, Pereira PMH, Vidal AS, Lira PIC. Avaliação da cobertura do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos e a contribuição das fontes potenciais de notificação do nascimento em dois municípios de Pernambuco, Brasil. Epidemiol Serv Saúde 2007; 16: 93-101.         [ Links ]

12. Costa JMBS, Frias PG. Avaliação da completitude das variáveis da Declaração de Nascido Vivo de residentes em Pernambuco, Brasil, 1996 a 2005. Cad Saúde Pública 2009, 25: 613-24.         [ Links ]

13. Costa JMBS, Frias PG. Avaliação da completitude das variáveis da declaração de óbitos de menores de um ano residentes em Pernambuco, Brasil, 1997-2005. Ciência e Saúde Coletiva 2011, 16: 1267-1274        [ Links ]

14. Romero DE, Cunha CB. Avaliação da qualidade das variáveis sócio-econômicas e demográficas dos óbitos de crianças menores de um ano registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade do Brasil (1996/2001). Cad Saúde Pública 2006; 22: 673-84.         [ Links ]

15. Schramm JMA, Szwarcwald CL. Sistema hospitalar como fonte de informações para estimar a mortalidade neonatal e a natimortalidade. Rev Saúde Pública 2000; 34: 272-9.         [ Links ]

16. Almeida MF, Alencar GP, Schoeps D. Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos - Sinasc: Uma Avaliação de sua Trajetória. In: A Experiência Brasileira em Sistemas de Informação em Saúde - Produção e Disseminação de Informações sobre Saúde no Brasil (Vol I). Brasília; Ministério da Saúde; 2009. 148p. Ilust.         [ Links ]

17. Mello Jorge MHP, Laurenti R, Gotlieb SLD. Análise da qualidade das estatísticas vitais brasileiras: a experiência de implantação do SIM e do SINASC. Ciência & Saúde Coletiva 2007; 12: 643-54.         [ Links ]

18. Mathers CD, Fat DM, Inoue M, Rao C, Lopez AD. Counting the dead and what they did from: an assessment of the global status of cause of death data. Bull World Health Organ 2005; 83: 171-7.         [ Links ]

19. Setel PW, Sankoh O, Rao C, Velkoff VA, Mathers C,Gonghuan Y, et al. Sample registration of vital events with verbal autopsy: a renewed commitment to measuring and monitoring vital statistics. Bull World Health Organ 2005; 83: 611-7.         [ Links ]

20. Teixeira CLS, Klein CH, Bloch KV, Coeli CM. Reclassificação dos grupos de causas prováveis dos óbitos de causa mal definida, com base nas Autorizações de Internação Hospitalar no Sistema Único de Saúde, Estado do Rio de Janeiro, Brasil. Cad Saúde Pública 2006; 22: 1315-24.         [ Links ]

21. Costa MR, Marcopito LF.Mortalidade por causas mal definidas, Brasil, 1979-2002, e um modelo preditivo para idade. Cad Saúde Pública 2008; 24: 1001-12.         [ Links ]

22. Rozman MA, Eluf Neto J. Necropsia e mortalidade por causa mal definida no Estado de São Paulo. Rev Panam Salud Publica 2006; 20: 307-13.         [ Links ]

23. Santo AH. Causas mal definidas de morte e óbitos sem assistência. Rev Assoc Med Bras 2008; 54: 23-8.         [ Links ]

24. Frias PG, Pereira PMH, Andrade CLT, Szwarcwald CL. Sistema de Informações sobre Mortalidade: estudo de caso em municípios com precariedade dos dados. Cad Saúde Pública 2008; 24: 2257-66.         [ Links ]

25. Viacava, F. Informações em saúde: a importância dos inquéritos populacionais. Ciência & Saúde Coletiva 2002; 7: 607-21.         [ Links ]

26. Frias PG, Vidal SA, Pereira PMH, Lira PIC, Vanderley LC. Avaliação da notificação de óbitos infantis ao Sistema de Informações sobre Mortalidade: um estudo de caso. Rev Bras Saúde MaternInfant 2005; 5(1): 43-52.         [ Links ]

Correspondência:
Mirella Rodrigues
Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães
Departamento de Parasitologia ]]> Laboratório de Doenças Transmissíveis
Av. Moraes Rego, s.n. Recife
Pernambuco, Brasil, CEP 50670-420
E-mail: mirellarod@hotmail.com

Recebido em: 14/02/2011
Versão final apresentada em: 04/11/2011
Aprovado em: 31/01/2012