Análise espaço-temporal da prevalência de recém-nascidos com muito baixo peso e baixo peso ao nascer no Brasil, de 2010 a 2023
DOI:
https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.13815Palavras-chave:
Recém-Nascido de muito Baixo Peso, Recém-Nascido de Baixo Peso, Teorema de Bayes, BrasilResumo
Justificativa: Dada a forte associação entre baixo peso ao nascer (BPN) e mortalidade neonatal, reduzir a mortalidade neonatal para pelo menos 12 por 1.000 nascidos vivos é um dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) para 2030. Objetivo: O objetivo deste estudo ecológico é conduzir uma análise espaço-temporal da prevalência de BPN e muito baixo peso ao nascer (MBPN) no Brasil entre 2010 e 2023. Métodos: Trata-se de um estudo ecológico que utiliza dados de 510 regiões imediatas do Brasil obtidos de sistemas oficiais de informação em saúde. Foi usado um modelo espaço-temporal bayesiano utilizando o método INLA (integrated nested Laplace approximations), em que os efeitos espaciais e temporais seguem, respectivamente, uma estrutura de dependência autorregressiva condicional e um passeio aleatório (random walk) de ordem dois. Resultados: Um total de 38.772.489 registros de nascimentos de 2010 a 2013 foram identificados, sendo que as taxas médias de MBPN e BPN foram estimadas em 1,03% e 7,10%, respectivamente. Observou-se um aumento na tendência temporal dos riscos relativos de MBPN e BPN em escala nacional no período, sendo um aumento mais expressivo a partir de 2020. As taxas mais elevadas foram observadas nas regiões Sudeste e Sul do Brasil, em comparação com outras regiões. Regiões com maior número de médicos por habitante tendem a apresentar maior número de casos de MBPN por 100 nascidos vivos. Maiores porcentagens de analfabetismo estão associadas a menores taxas de MBPN, enquanto maior produto interno bruto (PIB) per capita está associado a maiores taxas de MBPN nas regiões imediatas. Conclusões: A prevalência de BPN e MBPN aumentou no Brasil e, em consonância com o paradoxo do BPN, é maior em regiões menos vulneráveis.
Downloads
Postado
Como Citar
Série
Copyright (c) 2025 Edson Zangiacomi Martinez, Miriane Lucindo Zucoloto, Antônio Augusto Moura da Silva, Marisa Afonso de Andrade Brunherotti

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Plaudit
Declaração de dados
-
Os dados de pesquisa estão contidos no próprio manuscrito


