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metadata.dc.type: Tese
Title: Modelo decisório espacial para a redução da mortalidade infantil: uma discussão no contexto da ruralidade na Paraíba
metadata.dc.creator: Soares, Rackynelly Alves Sarmento
metadata.dc.contributor.advisor1: Moraes, Ronei Marcos de
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Vianna, Rodrigo Pinheiro de Toledo
metadata.dc.description.resumo: A mortalidade infantil é um indicador de saúde que revela a qualidade de vida e dos serviços de saúde prestada à população materno-infantil. O Brasil é reconhecidamente como uma das sociedades mais desiguais, situação que se reproduz também na mortalidade infantil. Conquanto este indicador esteja diminuindo gradualmente no Brasil, as taxas ainda são muito elevadas nas regiões Nordeste e Norte, especialmente entre grupos populacionais em situação de maior vulnerabilidade como exemplo as populações do campo, floresta e águas, também denominadas de população rural. Objetivo: desenvolver um modelo de suporte à decisão espacial para definição de níveis de prioridade de intervenção municipal para redução da mortalidade infantil no estado da Paraíba. Método: Trata-se de um estudo epidemiológico de base populacional compreendendo duas fases: um estudo exploratório dos aspectos epidemiológicos dos óbitos infantis, segundo a ruralidade paraibana, e um estudo ecológico. O estudo considerou os óbitos infantis ocorridos no período de 2007 a 2016 na Paraíba e ainda 22 indicadores de saúde para caracterização dos municípios. O modelo de Apoio à Decisão Espacial foi definido tendo por base os resultados obtidos a partir das análises estatísticas, espaciais e espaço-temporais dos óbitos infantis e considerou a abordagem psicométrica para definição da classificação do nível de prioridade de intervenção nos municípios. Todos os mapeamentos realizados foram disponibilizados em um SIGWeb. Resultados: O critério de ruralidade adotado foi a tipologia do IBGE. O perfil predominante dos óbitos infantis foi: de sexo masculino, cor parda, neonatal precoce, apresentando baixo peso ao nascer e idade gestacional menor que 37 semanas. A causa básica da morte foi classificada como morte evitável por intervenções do SUS e o local da ocorrência do óbito em hospital. Os óbitos pós neonatal foram mais frequentes nos municípios rurais adjacentes (32%). A taxa de mortalidade infantil apresentou redução independente da tipologia rural/urbana. Nas análises espaciais identificou-se conglomerados espaciais e espaçotemporais, mais concentrados nas mesorregiões Borborema e Sertão paraibano. O mapa de decisão apresentou 44 municípios com nível Muito Elevado de prioridade, dentre os quais 81,8% são rurais adjacentes. Considerações finais: O Mapa de decisão é um resultado de fácil compreensão a partir do qual identifica-se que municípios deverão ser priorizados pelos gestores de saúde, contribuindo para o monitoramento e avaliação da MI.
Abstract: Infant mortality is a health indicator that reveals the quality of life and health services provided to the maternal and child population. Brazil is one of the most unequal societies, a situation also reproduced in infant mortality. Despite the gradual decreasing the rates of infant mortality in Brazil are still high in the Northeast and North regions, especially in population groups of high vulnerability, such as the countryside, forest, and water populations, also known as rural population. Aim: develop a spatial decision support model for the definition of priority levels of public intervention and reduction in infant mortality in the state of Paraíba. Methods: we performed a population-based epidemiological study comprising two phases: an exploratory study of the epidemiological aspects of infant deaths, according to the rural population of Paraiba, and an ecological study. Infant deaths from 2007 to 2016 were used, and 22 health indicators to characterize the municipalities. The spatial decision support model was based on the results from the statistical, spatial and spatial-temporal analyzes of infant deaths and took into account the psychometric approach to define the priority level classification for intervention in municipalities. All mappings are available in a SIGWeb. Results: IBGE typology was the criterion of rurality adopted. The main profile of infant deaths was characterized as male, brown, early neonatal, with low birth weight and gestational age less than 37 weeks. Avoidable death by the Unified Health System (SUS) interventions was the primary death cause defined, and the hospital as the place of death. Postneonatal deaths were more frequent in neighboring rural districts (32%). Infant mortality rate decreased independently of the rural or urban typology. We identified spatial and spatiotemporal conglomerates concentrated in Borborema and Semi-arid (“Sertão”) regions. The decision map showed 44 municipalities in a very high level of priority, from which 81.8% are adjacent rural areas. Final remarks: The Decision Map provides an easily understand result. The decision maps enable to identify the municipalities that should be prioritized by health managers, contributing to the monitoring and evaluation of MI.
Keywords: Mortalidade Infantil
População rural
Sistemas de Informação Geográfica
Árvores de Decisões
Epidemiologia
Infant Mortality
Rural Population
Geographic Information Systems
Decision Trees
Epidemiology
População rural - Mortalidade infantil - Serviços de Saúde
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Ciências Exatas e da Saúde
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15499
Issue Date: 14-Dec-2018
Appears in Collections:Centro de Ciências Exatas e da Natureza (CCEN) - Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde

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