Análise Bivariada

Para a análise bivariada são utilizadas as mesmas estatísticas da análise univariada, Moran local (LISA), no entanto neste momento busca-se identificar se há relação de dependência espacial entre a variável dependente e cada uma das variáveis independentes. Para a seleção das variáveis independentes procedeu-se a análise da correlação e foram selecionadas somente aquelas com valor de p< 0,2.

Assim como na análise univariada o resultado indicará se há dependência espacial entre a variável dependente (Baixo Peso ao Nascer) e uma a uma das variáveis independentes (taxa de mãe maiores de 35 anos de idade, taxa de mães com menos de 8 anos de estudo, Taxa de realização de consultas de pré-natal, Taxa de leitos de UTI neonatal, Taxa de crianças pré-maturas e Renda domiciliar percapita). A dependência espacial poderá ser direta ou inversa de acordo com o valor do Moran encontrado. E as relações entre os vizinhos nos clusters poderão ser dos seguintes tipos:

 Alto-Alto: Altas taxas de baixo peso ao nascer e Altas taxas da variável independente.

 Baixo-Baixo: Baixas taxas de baixo peso ao nascer e Baixas taxas da variável independente.

 Alto-Baixo: Altas taxas de baixo peso ao nascer e Baixas taxas da variável independente.

 Baixo-Alto: Baixas taxas de baixo peso ao nascer e Altas taxas da variável independente.

5 RESULTADOS

A Figura 1 demonstra a distribuição da taxa de baixo peso ao nascer nos estados brasileiros. As maiores taxas de baixo peso ao nascer se concentraram nos estados da região sul e sudeste. Foi observada ainda a existência de autocorrelação espacial para o baixo peso ao nascer com coeficiente global de Moran de +0,267 e um valor de p = 0,02.

Ao analisar a formação de clusters das taxas de baixo peso ao nascer, apresentadas na figura 2a, foi observado um aglomerado do tipo alto-alto na região Sudeste. O Moranmap (Figura 2b) mostra que somente estados da região denominada Amazônia Legal (Amazonas e Mato Grosso) apresentaram significância no que se refere à autocorrelação baixo-baixo.

Figura 3. Mapas temáticos com variáveis relacionadas à mãe: (a)Distribuição da taxa de mães adolescentes, Brasil 2009; (b) Distribuição da taxa de mães com 35 anos ou mais por nascido vivo, Brasil 2009; c)Distribuição da taxa de taxa de prematuridade por nascido vivo, Brasil 2009.

Em relação à distribuição espacial das variáveis relacionadas à mãe, a figura 3a apresenta uma maior concentração na região Norte e Nordeste, enquanto uma menor

concentração na região sul e sudeste. O oposto ocorre ao observar a distribuição das mães com 35 anos ou mais, e, portanto com maior concentração nas regiões sul e sudeste (Figura 3b). A figura 3c mostra a prematuridade distribuída de forma a concentrar-se mais nos estados da região sul e sudeste, exceto Roraima e Pernambuco que aparecem na cor mais escura.

Figura 4. Mapas temáticos com variáveis da assistência médico hospitalar: (a) Taxa de realização de 7 consultas ou mais de pré-natal, Brasil 2009; (b) Taxa de Leitos de UTI neonatal por 1000 nascidos vivos, Brasil 2009.

No que tange as variáveis relacionadas à assistência médico hospitalar a figura 4a expõe a situação da taxa de realização de 7 ou mais consultas, e a figura 4b a distribuição dos leitos de UTI neonatal por 1000 nascidos vivos segundo os estados brasileiros em 2009. Observa-se que estados com maior concentração de de baixo peso ao nascer apresentam maior concentração da taxa de realização de 7 ou mais consultas e ao mesmo tempo apresentam maior número de leitos de UTI neonatal.

Figura 5. Mapas temáticos com variáveis socioeconômicas: (a) Taxa de Cobertura do Programa Bolsa Família, Brasil 2009; (b) Taxa de mães com menos de 8 anos de estudo, Brasil 2009;(c) Renda domiciliar percapita, Brasil 2009.

Quanto às variáveis sócio-econômicas, a Figura 5 apresenta dados da taxa de cobertura do programa bolsa família, taxa de mães com menos de 8 anos de estudo e renda domiciliar percapita no ano de 2009 nos estados brasileiros. Os mapas temáticos demonstram claramente as diferenças entre as regiões brasileiras, sendo os estados do norte e nordeste com similaridades, assim como os do sul e sudeste. Além de mostrar também as disparidades principalmente entre as regiões Norte/Nordeste e Sul/Sudeste.

Figura 6 - Correlação Espacial entre Taxa de Baixo Peso ao Nascer e taxa de mães adolescentes por nascido vivo, Brasil 2009

Partindo para a análise bivariada, quanto às variáveis que avaliam os fatores relacionados à mãe foi observado na Figura 6, aglomerado com correlação entre baixa taxa de baixo peso ao nascer e baixa taxa de mães maiores de 35 anos ou mais na região Norte.

Figura 7 - Correlação Espacial entre Taxa de Baixo Peso ao Nascer e taxa de mães com menos de 8 anos de estudo, Brasil 2009.

Quanto a taxa de mães com 8 ou menos anos de estudo (Figura 7), houve correlação em estados do Nordeste (Baixa taxa de baixo peso ao nascer e alta taxa de mães com 8 ou menos anos de estudo) e entre os estados da região Sudeste (Alta taxa de baixo peso ao nascer e Baixa taxa de mães com 8 ou menos anos de estudo).

Figura 8 -Correlação Espacial entre Taxa de Baixo Peso ao Nascer e Taxa de realização de 7 consultas ou mais de pré-natal, Brasil 2009.

A Taxa de realização de 7 consultas ou mais de pré-natal (Figura 8) mostrou correlação em estados da região Norte, evidenciando baixa taxa de baixo peso ao nascer e baixa taxa de realização de 7 consultas ou mais de pré-natal. Estados da região Sul/Sudeste (Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo e Paraná) apresentaram correlação entre as altas taxas de baixo peso ao nascer e altas taxas de realização de 7 consultas ou mais de pré-natal.

Figura 9 - Correlação espacial entre Taxa de baixo peso ao nascer e Número de leitos de UTI neonatal por mil nascidos vivos.

Na Figura 9 é mostrada a correlação existente entre as baixas taxas de baixo peso ao nascer e baixo número de leitos de UTI neonatal em estados na região Norte (Acre) e Nordeste (Ceará e Pernambuco), enquanto a Sudeste um estado (Rio de Janeiro) apresenta correlação entre as altas taxas de baixo peso ao nascer e elevado número de leitos de UTI neonatal. A região Sul apresentou correlação em um estado (Santa Catarina), baixas taxas de baixo peso ao nascer e altas taxas de leitos de UTI neonatal.

Figura 10 - Correlação espacial entre Taxa de baixo peso ao nascer e Taxa de prematuridade por nascido vivo. Quanto à taxa de prematuridade por nascidos vivos (Figura 10), um estado da região Sudeste (Minas Gerais) apresentou correlação entre as altas taxas de baixo peso ao nascer e altas taxas de prematuridade por nascidos vivos.

Figura 11 - Correlação Espacial entre Taxa de Baixo Peso ao Nascer e Renda domicilarpercapita, Brasil 2009. Na figura 11 pode-se observar uma correlação entre as baixas taxas de baixo peso ao nascer e baixa renda percapita em estados do norte e nordeste e em um estado do sudeste, alta taxa de baixo peso ao nascer e alta renda domiciliar percapita.

6 DISCUSSÃO

A análise de dados baseados em sistemas de informações geográficas tem sido cada vez mais útil para se compreender a interação entre seres humanos e ambiente; e suas consequências para a saúde (RICKETTS, 2003). O espaço é inerente ao estudo das relações entre saúde e ambiente, sua estrutura e dinâmica possibilitam caracterizar a situação em que os eventos de saúde ocorrem(BARCELLOS; BASTOS, 1996). Os mapas possibilitam construir modelos explicativos para o espaço real, o espaço geográfico e sua a construção político-social, mostrando o modo de produção capitalista e a reprodução dos seus processos (MOREIRA; NICO; TOMITA, 2007).

De acordo com os resultados deste trabalho, a distribuição espacial das taxas de baixo peso ao nascer nos estados tem relação com o espaço e evidencia a desigualdade social e em saúde vivenciada no território brasileiro.

A seleção de indicadores sociais relevantes é um dos desafios principais na busca de medir as desigualdades sociais em saúde (MAGALHÃES et al., 2007). Os indicadores sociais utilizados atualmente podem ser insuficientes na busca da compreensão do conceito de desigualdade social, pois diversos aspectos devem ser considerados e não se consegue muitas vezes contemplar a verdadeira complexidade das relações sociais (FERREIRA; LATORRE, 2012).

A taxa de baixo peso ao nascer (BPN) distribuiu-se desigualmente nas unidades estudadas, sendo que os maiores valores foram encontrados em estados da região Sul e Sudeste, regiões de melhor situação sócio-econômica. Em 2008 e 2010 autores com objetivo de analisar as desigualdades da proporção do baixo peso ao nascer no Brasil também mostraram resultado semelhante, e a esse fenômeno denominaram de paradoxo do baixo peso ao nascer (ANDRADE; SZWARCWALD; CASTILHO, 2008; SILVAet al., 2010).

Da mesma forma, de 1996 a 1999, os estados de Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo e Rio Grande do Sul apresentaram as maiores taxas de baixo peso ao nascer dentre todos os estados brasileiros(MELLO-JORGE; GOTLIEB; LAURENTI, 2001). Tais resultados foram interpretados com cuidado, tendo em vista que esses estados fazem parte das regiões mais desenvolvidas do país e com melhores níveis de saúde. Segundo os autores, o resultado correlaciona-se à menor cobertura do SINASC nas regiões de pior nível de saúde.

OSistema de Informações Sobre Nascidos Vivos (SINASC) é uma relevante fonte de dados para a pesquisa e a avaliação em saúde(PAIVA et al., 2011). A cobertura desse sistema é elevada e a qualidade da informação melhorou bastante nos últimos anos (GARCIA; SANTANA, 2011). Deve haver incentivo a utilização dos dados disponíveis nesse sistema, objetivando a vigilância e o monitoramento das desigualdades em saúde e a qualidade da assistencia(PREDEBON et al., 2010). É imperativo melhorar a cobertura e a qualidade das informações sobre nascidos vivos, principalmente em regiões menos desenvolvidas o que possibilitaria a análise das informações com maior veracidade(ANDRADE; SZWARCWALD; CASTILHO, 2008).

Para avaliar a cobertura do SINASC se faz necessario observar o indicador: “Razão entre nascidos vivos informados e estimados”, que mede a relação quantitativa entre nascidos vivos informados no SINASC e estimados por projeções demográficas. Tal indicador tem demonstrado ao longo dos anos que houve melhoria na cobertura do SINASC, atingindo os padrões desejáveis nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste (ORGANIZAÇÃO PANAMERICANA DE SAÚDE, 2008), além disso, o sistema de nascidos vivos é melhor avaliado quando comparado ao Sistema de informação de Mortalidade (ANDRADE; SZWARCWALD, 2007). No entanto, é preciso melhorar a cobertura e a qualidade das informações em regiões menos desenvolvidas o que possibilitaria a análise com maior veracidade (ANDRADE; SZWARCWALD; CASTILHO,2008).

As diferenças regionaisobservadas nas taxas de baixo peso ao nascer têm maior relação com os serviços de saúdeperinatais eintervenções médicasdo que com as condições sociais (SILVA et al., 2010). A melhoria da qualidade do diagnóstico e do atendimento às gestantes vem possibilitando a indução do parto e os partos do tipo cesarianas (MORAES et al., 2011). Há assim, aumento de nascimentos pré-termo e das proporções de baixo peso ao nascer, diminuindo dessa forma os números da mortalidade infantil, principalmente nas regiões que oferecem melhores serviços de saúde perinatais.

A atenção inadequada e precariedade de acesso à tecnologia perinatal em áreas menos favorecidas resulta em mortes de nascidos vivos logo após o parto, com conseqüente sub-registro ou registro com classificação equivocada, diminuindo, portanto, as proporções de prematuridade e de nascimentos com baixo peso (ANDRADE; SZWARCWALD; CASTILHO, 2008; SILVA; CHRISTOFFEL; SOUZA, 2005).

Os resultados encontrados no que diz respeito à assistência médico hospitalar (realização de 7 consultas ou mais de pré-natal, número de leitos de UTI neonatal e taxa de prematuridade) corroboram com as afirmações acima, na medida em que comprovam que em locais onde a oferta e o acesso aos serviços é restrito, como nas regiões norte e nordeste, há um menor número de recém-nascidos de baixo peso. Ao mesmo tempo, essas são as regiões com situação sócio-econômica mais precária e maiores índices de mortalidade infantil do país.

A realização de consultas de pré-natal foi menor nos estados do Norte e está em consonância com outros estudos onde foi constatada uma baixa coberturado pré-natalconcentrada nas regiões combaixosindicadores socioeconômicose níveismais baixos de desenvolvimento (MELO; MATIAS, 2010), assim como a inadequação do uso da assistência pré-natal também foi maior para as mulheres atendidas em hospitais públicos e com menores níveis de escolaridade e de renda familiar (COIMBRA et al., 2003).

Igualmente, a quantidade de leitos de UTI neonatal foi menor nos estados das regiões Norte e Nordeste. Ceará, Pernambuco e Acre apresentaram forte correlação entre baixas taxas de baixo peso ao nascer e baixo número de leitos de UTI neonatal por mil nascidos vivos. Como as taxas de mortalidade neonatal são maiores nessas regiões (SOCIEDADE BRASILEIRA DE PEDIATRIA, 2012), muito provavelmente o baixo peso ao nascer mascara uma elevada taxa de mortalidade infantil nessas regiões.

Quanto a prematuridade, apenas o estado de Minas apresentou correlação espacial com altas taxas de baixo peso ao nascer e de prematuridade, o que está de acordo com os resultados de MORAES et al.(2011) e os de Monteiro, Benício e Ortiz (2000) que constataram essa relação mesmo em se tratando de famílias com melhores condições socioeconômicas.

O número de nascidos vivos, a qualidade da assistência pré-natal, a frequência de nascimentos prematuros, o baixo peso e o tempo de permanência sob cuidados intensivos neonatais, são fatores que determinam a necessidade de leitos intensivos neonatais, variando entre países e regiões de um mesmo país (SOCIEDADE BRASILEIRA DE PEDIATRIA, 2012). Apesar dos critérios epidemiológicos, o que se observa no Brasil é uma forte concentração dos serviços de maior complexidade nas regiões mais desenvolvidas do país.

As políticasde saúde da populaçãodeve tero duplo objetivo: melhorar a saúde de toda a população e reduzir as desigualdades em saúde(WHITHEAD; DAHLGREN, 2007). Segundo Magalhães et al.(2007), a implementação de políticas públicas

se constitui processo complexo e dinâmico que se utiliza de estratégias que visam amenizar conflitos, além de lançar compromissos.

Para se fazer cumprir os princípios do SUS, deve haver oferta serviços de saúde de forma universal, equânime e integral, no entanto não é o que se observa ao estudar a oferta e distribuição de serviços de saúde nas regiões brasileiras. Na região Norte há falhas na oferta de serviços de saúde com precariedade das redes intermunicipais de assistência, inexistem equipamentos, instalações físicas e recursos humanos são insuficientes para o atendimento básico (RODRIGUES; SIMÕES; AMARAL, 2007).

É do Estado a maior responsabilidade na busca do desenvolvimento social e econômico de todas as unidades federativas, no entanto o que se observa historicamente é uma grande desigualdade regional. Tal desigualdade se dá principalmente devido ao momento atual da economia mundial, onde as localidades com maior infra-estrutura, mão de obra qualificada e melhor qualidade de vida da população deslocam as atividades econômicas, enquanto que as áreas excluídas desse mercado tendem a permanecer à margem dos fluxos econômicos, apresentando menores níveis de renda e bem estar (BRASIL, 2005). Diante dessa tendência, as políticas públicas tem o papel de fomentar o desenvolvimento nacional mais equanime atuando na busca do equilíbrio, disseminando o desenvolvimento nacional.

As regiões Norte e Nordeste têm demonstrado ao longo dos anos, redução das taxas de mortalidade infantil, no entanto, ainda se mantêm com as taxas mais elevadas do país, sendo da região Nordeste as maiores taxas. Na região Norte, o deslocamento geográfico para o parto, o nível sócio-econômico, porte populacional e à localização do município de residência apresentou relação com os níveis de mortalidade infantil (ALMEIDA; SZWARCWALD, 2012).

Diante desses achados pode-se inferir que as dinâmicas sócio-espaciais não têm sido pautadas no momento da formulação das políticas setoriais. As políticas de saúde são frágeis no que tange as questões regionais e seria importante fortalecer a dimensão territorial no âmbito do SUS visando enfrentar nacionalmente as desigualdades (VIANA et al., 2007)

No que se refere às variáveis socioeconômicas avaliadas no estudo, a renda domiciliar percapita e a escolaridade materna apresentaram correlação com o baixo peso ao nascer, evidenciando menores taxas de baixo peso em estados com menor renda domiciliar percapita (região nordeste) e as maiores em estados com altas taxas de escolaridade materna (região sul e sudeste). Faz-se necessário, mais uma vez, notar que os estados do nordeste

apresentam taxas elevadas de mortalidade infantil sendo, portanto, a baixa concentração de baixo peso ao nascer um fator de alerta, pois provavelmente recém nascidos com baixo peso não conseguem sobreviver, fazendo elevar a TMI.

Vale salientar que a variável renda per capita per si não representa necessariamente piores condições de saúde, o mais importante é conhecer a forma como essa renda é distribuída. Nesse sentido, a concentração de renda e a pobreza é o maior desafio das políticas públicas. Atualmente, a busca pela erradicação da pobreza e marginalização através da redução das desigualdades sociais e regionais, perpassa pela Política de Transferência Condicionada de Renda, introduzida no Brasil nos anos 1990 (MONTEIRO; FERREIRA; TEIXEIRA, 2009). O Programa Bolsa Família é o principal programa de transferência condicionada de renda do Brasil e tenta aproximar os beneficiários de um conjunto de políticas sociais (educação, saúde e assistência social) (MAGALHÃES; BODSTEIN, 2009).

A desigualdade de renda tem um impacto direto sobre o bem-estar social; está diretamente relacionada ao nível de diversas variáveis socioeconômicas importantes como, por exemplo, a taxa de poupança da economia, a taxa de mortalidade infantil e a extensão da pobreza (BARROS; MENDONÇA, 1995). Uma situação econômica desfavorável acarreta saúde mais precária, e consequentemente, uma pior saúde relaciona-se a menor rendimento. Indivíduos mais pobres utilizam menos o serviço de saúde, apesar de terem uma maior necessidade, acentuando as desigualdades financeiras. Políticas de saúde podem neste sentido, combater à pobreza e à desigualdade (NERI; SOARES, 2002).

Outro indicador avaliado foi a idade materna. Estados da região da Amazônia Legal formaram um aglomerado com baixas taxas de mães com 35 anos ou mais e baixas taxas de baixo peso ao nascer. Essa questão deve ser avaliada tanto do ponto de vista biológico como social. Estudo demonstra que os extremos da idade reprodutiva, aliados a baixa escolaridade, estão associados ao baixo peso ao nascer. (COUTINHO et al., 2009). Do ponto de vista social, é sabido que há uma maior prevalência de mães adolescentes em regiões combaixas condições socioeconômicas (MELO; MATHIAS, 2010) o que justifica uma menor taxa de mães com idade maior que 35 anos na região norte.

O Brasil, país de dimensões continentais e com situações díspares em suas regiões, deve tentar solucionar seus problemas utilizando-se de políticas com foco na integração nacional. Os processos sociais geram diferenças dentro de um país, no entanto as nações devem dedicar-se as mudanças para que as desigualdades diminuam favorecendo os

grupos populacionais(WHITHEAD; DAHLGREN, 2007).Espaços em que o desenvolvimento não consiga ser atingido devido à dinâmica capitalista devem ser incluídos nas políticas públicas, visando à redução das desigualdades através do desenvolvimento de atividades econômicas, inserção da população no mercado de trabalho, implantação de infra-estrutura e serviços básicos de saúde, educação e outros (BRASIL, 2005).

Políticas públicas efetivas com ênfase na educação, saúde, saneamento, habitação e de distribuição de renda são essenciais para redução da desigualdade no Brasil, e é fundamental que o poder público realize tais ações. Na década de 50, o governo lançou pacotes de investimentos industriais que não contemplou de forma igualitária todas as regiões, reforçando o processo de concentração de renda, dando início então a um debate nacional sobre a distribuição da riqueza no país (LUNA; KLEIN, 2009).

Apesar das diferenças regionais ainda muito evidentes, particularmente, nas taxas de baixo peso ao nascer encontradas nesse estudo, há atualmente uma tendência geral positiva dos indicadores sociais e de desigualdade, em especial os que tratam da educação e da saúde (LUNA; KLEIN, 2009). Acompanhadas das políticas dedistribuição de renda se faz necessário ainda um forte investimento na melhoria da rede de assistência médica que é essencial para a redução da mortalidade neonatal, evento comum em situações de risco como o baixo peso ao nascer.