Adequação das informações vitais e distribuição espacial da mortalidade infantil: Pernambuco, 2006-2008

Abstract

Com o objetivo de analisar a adequação das informações vitais, relacionando à distribuição espacial da MI no Estado de Pernambuco, foi desenvolvido um estudo ecológico, a partir dos dados dos sistemas de informação sobre nascidos vivos e sobre mortalidade. Para avaliar a adequação das informações vitais foi utilizado um método composto por cinco indicadores, que classifica os municípios em: informações vitais consolidadas, em fase de consolidação ou não consolidadas. Para minimizar os problemas de proximidade entre os municípios, foram gerados os Polígonos de Voronoi (PV), a partir das sedes municipais. A análise do padrão espacial da MI foi realizada através dos índices de Moran Global, de Moran Local e a estatística G. Utilizou-se o teste exato de Fisher (alfa5 por cento) para testar a associação entre a adequação das informações vitais e a formação de cluster para a MI. Nos resultados observou-se que 76,2 por cento dos municípios apresentam informações vitais consolidadas e que os municípios com 50.000 habitantes ou mais têm informações de melhor qualidade. O índice de Moran Global (0,34; p0,01) e a estatística G (0,03; p0,01) confirmaram autocorrelação espacial da MI, e as projeções de superfície de tendência mostraram que a MI apresenta declínio para o norte e leste do Estado. Observou-se a formação de clusters para a MI em 34 municípios (p0,005), sendo dois constituídos por altos e um por baixos coeficientes de MI. Houve associação entre a adequação das informações vitais e a formação de cluster para a MI (p=0,013). Conclui-se que: o método de adequação das informações demonstrou poder discriminatório para classificar os municípios, os PV foram precisos para a análise da distribuição espacial da MI, a análise estatística espacial permitiu identificar os clusters e a proposta de relacionar o método de adequação com a distribuição espacial da MI contribuirá para a melhoria da qualidade da informação e para o planejamento de ações que visem a redução da MI