Mortalidade neonatal precoce hospitalar em Minas Gerais: associação com variáveis assistenciais e a questão da subnotificação

Abstract

INTRODUÇÃO: Os óbitos neonatais precoces estão relacionados com problemas de acesso à assistência de qualidade ao pré-natal, ao parto hospitalar e ao recém-nascido. Os hospitais em Minas Gerais estão distribuídos de forma heterogênea e isto pode se refletir em diferentes níveis de mortalidade neonatal (MN) entre as regiões do Estado. OBJETIVO: Investigar a MN precoce hospitalar no Sistema de Informações Hospitalares (SIH/SUS) e avaliar possível associação da taxa de mortalidade neonatal precoce obtida a partir do SIH/SUS (TMNP_SIH), com variáveis relativas ao atendimento à gestante e ao recém-nascido em estratos de municípios homogêneos. MÉTODO: Utilizou-se o SIH/SUS para obter o número de nascimentos e óbitos segundo o município de residência. Os municípios foram agrupados segundo microrregião e tamanho populacional, totalizando 199 grupamentos. O método CART (Classification and Regression Tree) identificou três estratos de grupamentos de municípios homogêneos do ponto de vista socioeconômico. Para cada estrato utilizou-se a matriz de correlação de Spearman para avaliar associação entre a TMNP e indicadores da assistência. RESULTADOS: A TMNP_SIH para Minas Gerais foi de 10,9/1000 nascidos vivos. Observou-se maior probabilidade de TMNP_SIH menor que 8/1000 nascidos vivos onde a situação socioeconômica é mais precária. Observou-se correlação positiva entre TMNP_SIH e berços por mulher em idade fértil e baixo peso ao nascer no Estrato 1, e entre TMNP_SIH e médicos por habitante no Estrato 3. CONCLUSÃO: Questões relativas ao acesso à assistência, sub-registro de óbitos e erro de classificação de neomorto como natimorto podem estar se refletindo na TMNP_SIH. O volume de nascimentos e óbitos registrados no SIH/SUS justifica investimentos na qualidade desses registros e sua utilização em estudos epidemiológicos.

Avaliação Da Influência Do Abandono Da Assistência Pré-Natal Na Mortalidade Fetal E Neonatal

“…8 As for the prevalence of types of deaths (fetal or neonatal), research conducted in a referential hospital in Recife, Pernambuco, showed results contrary to this research. In which it noted the predominance of fetal deaths, which accounted for 113 (57.8%) over neonatal deaths 97 (42.2%).…”

A populational based study on the prevalence of neonatal near miss in a city located in the South of Brazil: prevalence and associated factors

“…The medical literature shows that the determinants of neonatal mortality and near miss morbidity are very similar and understands that the socioeconomic characteristics, 17,18,[22][23][24][25] low schooling level and the maternal marital status, 17,20 bad obstetric history, 18,25 lack of access and quality in prenatal 17,18,22,26 twin and premature pregnancy. 18,25,27 Our results show that the variable that most likely associated to neonatal near miss morbidity was the classification of risk to live births according to the Program for Child Health ( Programa de Sáude da Criança) in the city.…”

Análise da distribuição espacial da mortalidade neonatal e de fatores associados, em Salvador, Bahia, Brasil, no período 2000-2006

“…Por se basear em dados secundários, os achados deste estudo podem ter sido afetados por sua cobertura e qualidade, embora tratando-se de dados provenientes de uma capital, onde se espera que os sistemas de informações sejam mais desenvolvidos, as informações mais fidedignas e um nível mínimo de sub-registro de óbitos e nascimentos, caso este ocorra. Por sua vez, nada se pode afirmar sobre a possibilidade de maior sub-registro de óbitos em áreas mais pobres, além da maior propensão de classificação errônea do óbito neonatal precoce como óbito fetal, conforme já destacado em outras publicações 12,36,37 , visto que a qualidade dos registros também pode ser afetada pelas diferenças entre os grupos, oriundas da desigualdade social e econômica 37 . Também chama-se a atenção para o fato de se tratar de um estudo de agregados, no qual a unidade espacial de análise utilizada (no caso, ZI) representa divisões geográfico-administrativas pré-definidas, e não exatamente áreas mais homogêneas quanto às condições socioeconômicas.…”