Análise espacial da qualidade dos serviços de Atenção Primária à Saúde na redução da mortalidade infantil
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , , , , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Ciência & Saúde Coletiva (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-81232021001206247 |
Resumo: | Resumo Objetivou-se analisar a correlação da qualidade dos serviços da Atenção Primária na redução da mortalidade infantil, através do geoprocessamento. Um estudo ecológico, de abordagem transversal, em que foram utilizados dados secundários de todos os 5.565 municípios brasileiros para análise da taxa de mortalidade infantil (TMI) e causa de óbito infantil. Os dados da TMI foram obtidos no Sistema de Informação de Mortalidade. Para a análise espacial, incluímos 5.011 municípios. As análises de clusterização ocorreram no software GEODA e as análises de regressão espacial no ARCGIS 10.5. No Brasil houve uma redução de 45,07% da TMI entre os anos 2000 e 2015. A maior redução ocorreu na região nordeste do país, apesar de ainda ser a região com maior número na TMI. Dos 749 municípios analisados no cluster diferencial para óbito infantil, 153 apresentaram alta TMI. As áreas com maior expansão de alta TMI foram encontradas nas regiões Norte e Nordeste. No Brasil, a TMI mostrou-se inversamente associada à acessibilidade aos serviços de alta complexidade, ao estrato da gestão em saúde e porte populacional, à referência para o parto, à taxa de nascidos vivos, à renda per capita e à taxa de desemprego. Verificou-se uma crescente redução da TMI entre o período de 2000 a 2015. |
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Análise espacial da qualidade dos serviços de Atenção Primária à Saúde na redução da mortalidade infantilEpidemiologiaMortalidade InfantilAtenção Primária à SaúdeResumo Objetivou-se analisar a correlação da qualidade dos serviços da Atenção Primária na redução da mortalidade infantil, através do geoprocessamento. Um estudo ecológico, de abordagem transversal, em que foram utilizados dados secundários de todos os 5.565 municípios brasileiros para análise da taxa de mortalidade infantil (TMI) e causa de óbito infantil. Os dados da TMI foram obtidos no Sistema de Informação de Mortalidade. Para a análise espacial, incluímos 5.011 municípios. As análises de clusterização ocorreram no software GEODA e as análises de regressão espacial no ARCGIS 10.5. No Brasil houve uma redução de 45,07% da TMI entre os anos 2000 e 2015. A maior redução ocorreu na região nordeste do país, apesar de ainda ser a região com maior número na TMI. Dos 749 municípios analisados no cluster diferencial para óbito infantil, 153 apresentaram alta TMI. As áreas com maior expansão de alta TMI foram encontradas nas regiões Norte e Nordeste. No Brasil, a TMI mostrou-se inversamente associada à acessibilidade aos serviços de alta complexidade, ao estrato da gestão em saúde e porte populacional, à referência para o parto, à taxa de nascidos vivos, à renda per capita e à taxa de desemprego. Verificou-se uma crescente redução da TMI entre o período de 2000 a 2015.ABRASCO - Associação Brasileira de Saúde Coletiva2021-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-81232021001206247Ciência & Saúde Coletiva v.26 n.12 2021reponame:Ciência & Saúde Coletiva (Online)instname:Associação Brasileira de Saúde Coletiva (ABRASCO)instacron:ABRASCO10.1590/1413-812320212612.24732020info:eu-repo/semantics/openAccessPasklan,Amanda Namíbia PereiraQueiroz,Rejane Christine de SousaRocha,Thiago Augusto HernandesSilva,Núbia Cristina daTonello,Aline SampieriVissoci,João Ricardo NickeningTomasi,ElaineThumé,ElaineStaton,CatherineThomaz,Erika Bárbara Abreu Fonsecapor2021-12-09T00:00:00Zoai:scielo:S1413-81232021001206247Revistahttp://www.cienciaesaudecoletiva.com.brhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||cienciasaudecoletiva@fiocruz.br1678-45611413-8123opendoar:2021-12-09T00:00Ciência & Saúde Coletiva (Online) - Associação Brasileira de Saúde Coletiva (ABRASCO)false |
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