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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/64034
QUALITY OF ANTENATAL CARE IN PRIMARY HEALTH CARE IN BRAZIL: A LATENT CLASS ANALYSIS
Qualidade dos cuidados pré-natais
Análise de classe latente
Author
Ortelan, Naiá
Flores-Quispe, Maria Del Pilar
Luz, Leandro A. da
Martufi, Valentina
Anjos, Eduarda F. dos
Lima, Acácia M. P. de
Almeida, Josemir R. de
Passos, Michelle P. V. dos
Santos, Ythalo H. S.
Amorim, Leila D.A.F.
Aquino, Rosana
Meyer, Anya P. G. F. Vieira
Ichihara, Maria Yury T.
Barreto, Mauricio L.
Pinto Junior, Elzo P.
Flores-Quispe, Maria Del Pilar
Luz, Leandro A. da
Martufi, Valentina
Anjos, Eduarda F. dos
Lima, Acácia M. P. de
Almeida, Josemir R. de
Passos, Michelle P. V. dos
Santos, Ythalo H. S.
Amorim, Leila D.A.F.
Aquino, Rosana
Meyer, Anya P. G. F. Vieira
Ichihara, Maria Yury T.
Barreto, Mauricio L.
Pinto Junior, Elzo P.
Affilliation
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Secretaria Municipal de Saúde de Salvador. Diretoria de Atenção Primária à Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal do Paraná. Departamento de Saúde Coletiva. Curitiba, PR, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Matemática e Estatística. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Saúde da Família. Eusébio, CE, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Secretaria Municipal de Saúde de Salvador. Diretoria de Atenção Primária à Saúde. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil / Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal do Paraná. Departamento de Saúde Coletiva. Curitiba, PR, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Matemática e Estatística. Salvador, BA, Brasil.
Universidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Saúde da Família. Eusébio, CE, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Gonçalo Moniz. Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS). Salvador, BA, Brasil.
Abstract
Background: Adequate antenatal care (ANC) is fundamental in preventing maternal and neonatal mortality. Developing indicators for assessing the ANC quality in Primary Health Care (PHC) is essential. Objective: To characterize subgroups of quality of care with respect to ANC at the PHC level in Brazil. Methods: We conducted a cross-sectional study with data from the first Brazil’s National Program for Improving Primary Care Access and Quality (PMAQ-AB) Cycle (2011–2012). A total of 16 566 PHC teams participated in the first cycle of the PMAQ-AB, corresponding to 49.6% of the teams active across Brazil, distributed across 69.3% of Brazilian municipalities. To assess the quality of ANC, six indicators were defined: ‘Group of medicines,’ ‘Protocols and patient flows,’ ‘Record-keeping practices,’ ‘ANC routine tests,’ ‘Protocols for early detection of pregnant women and ANC provision,’ and ‘Identification and ANC of low/high-risk pregnancies.’ Latent Class Analysis (LCA) was carried out to characterize the quality of care provided by PHC teams according to these six indicators. Results: ‘Identification and ANC of low/high-risk pregnancies’ indicator had the highest percentage of teams providing adequate care (39.5%), while ‘ANC routine tests’ had the lowest percentage (16.8%). The LCA identified three classes, and 20.5% of PHC teams had the probability of belonging to the class denominated ‘High adequacy.’ Conclusion: Using a national PHC-level dataset, we evaluated PHC teams’ ANC adequacy through six indicators. Brazilian PHC teams consistently show weaknesses across these indicators, particularly in essential care. This approach can guide global initiatives to evaluate the quality of ANC.
Keywords in Portuguese
Cuidados de saúde primáriosQualidade dos cuidados pré-natais
Análise de classe latente
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