Artigo Original
Access to and use of health services as factors associated with neonatal mortality in the North, Northeast, and Vale do Jequitinhonha regions, Brazil
Acesso e utilização de serviços de saúde como fatores associados à mortalidade neonatal no Norte, Nordeste e Vale do Jequitinhonha, Brasil
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Em 2014, ambos os coeficientes de mortalidade neonatal (CMN) das regiões Norte e Nordeste foram de 10,3/1000 nascidos vivos (NV). Já na região Sul foi de 7,6/1.000 NV, no Sudeste 8,1/1.000 NV e no Brasil 8,9/1.000 NV, evidenciaram as disparidades socioeconômicas existentes entre as diferentes regiões do nosso país, no qual apenas as regiões Norte e Nordeste se mantêm com dois dígitos à esquerda da vírgula, segundo os dados mais recentes disponíveis.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a> Apenas em 2014 o Norte e o Nordeste apresentavam CMN compatíveis com o da Região Sudeste em 2005 (10,2/1.000 NV), porém ainda superiores ao coeficiente do Sul, que em 2005 era de 9,4/1.000NV.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a></p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Além de apresentar os maiores coeficientes de mortalidade neonatal no país, as regiões Norte, Nordeste e do Vale do Jequitinhonha têm excesso de subnotificação nos sistemas nacionais. Foi identificado que 30% dos municípios tinham menos de 80% de cobertura do Sistema de Informação da Mortalidade (SIM), a maioria deles no Nordeste e no Norte do país. Os menores municípios, com até 200.000 habitantes, apresentaram pior qualidade de informação dos dados vitais.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a> Os municípios de médio e pequeno porte das regiões Norte, Nordeste e Vale do Jequitinhonha têm características diferenciadas das cidades maiores nessas mesmas localidades.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Em sua maioria, os menores municípios apresentam piores condições socioeconômicas e principalmente dificuldade no acesso a serviços de saúde, o que pode contribuir para o óbito infantil. Dessa maneira, o presente estudo traçou o seguinte objetivo: analisar a associação da mortalidade neonatal com variáveis de acesso e uso dos serviços de saúde nas regiões Norte, Nordeste e no Vale do Jequitinhonha, em 2008.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tem como aspecto diferencial informações de populações residentes em menores municípios brasileiros, que dificilmente são estudadas com alto poder estatístico, devido ao quantitativo populacional reduzido. Tem sua representatividade garantida, pois não se baseia apenas nas estatísticas oficiais, que são prejudicadas pela subnotificação.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Métodos</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Trata‐se de um estudo <span class="elsevierStyleItalic">caso‐controle</span> com população de nascidos vivos em 2008, de mães residentes nas regiões Norte e Nordeste e Vale do Jequitinhonha.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Com base em uma avaliação da cobertura do Sistema de Informação sobre Mortalidade e Sistema de Nascidos Vivos (Sinasc) entre 2007 e 2009 nos municípios pertencentes à Amazônia Legal e ao Nordeste, Andrade e Szwarcwald<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> elegeram critérios para classificação dos municípios com até 200.000 habitantes das regiões supracitadas de acordo com a adequação do sistema de informação. Os municípios com até 200.000 habitantes foram categorizados com base na avaliação de indicadores relacionados às estatísticas vitais (mortalidade e nascimento). Essa avaliação classificou tais indicadores como “satisfatório”, “não satisfatório” e “deficiente” em cada município e a partir daí chegou‐se à seguinte categorização: “Informações vitais consolidadas” (todos os indicadores classificados como adequados), “Informações vitais em fase de consolidação” (pelo menos um indicador não satisfatório mas nenhum deficiente) e “Informações vitais não consolidadas” (ao menos um indicador classificado como deficiente). A amostragem aleatória selecionou municípios de cada estado e garantiu a representatividade dessas diferentes categorizações.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Assim, uma amostra probabilística e estratificada por região, tamanho da população e adequação da informação foi gerada para seleção das cidades. Todos os municípios com até 20.000 habitantes foram incluídos no estudo (36), os outros foram selecionados de acordo com o método de probabilidade proporcional ao tamanho populacional, total de 20 cidades com 20.001 a 50.000 habitantes e 19 municípios com 50.001 a 200.000 habitantes.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Foram considerados casos todos os nascidos‐vivos que foram a óbito com menos de 28 dias de 1° de janeiro a 31 de dezembro de 2008, de mães residentes nesses municípios amostrados. Os controles foram crianças, menores de um ano, nascidas em 2008 no mesmo local dos casos, amostradas aleatoriamente das listagens completas de nascidos vivos de cada município amostrado, juntamente com todos os nascidos vivos encontrados que não tinham registro em qualquer sistema de informação.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Casos e controles foram selecionados do SIM, Sinasc e pela busca ativa em diferentes locais como cartórios, cemitérios, parteiras tradicionais, dentre outros. Entre 2010 e 2011 entrevistadoras treinadas e supervisionadas, guiadas por um roteiro estruturado previamente, coletaram dados no domicílio mediante entrevistas aos responsáveis pelas crianças selecionadas, o que constituiu a fonte de dados. Foram selecionados 1.951 controles e 530 casos (3,6 controles por caso). Após a retirada dos indivíduos com perdas de informação em algumas variáveis de interesse, ficamos com 1.772 controles e 412 casos.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">As variáveis de interesse foram aquelas que poderiam influenciar de alguma forma o acesso e o uso dos serviços de saúde. Após relacionadas essas variáveis, foi feita análise descritiva, excluíram‐se aquelas que apresentaram 10% ou mais de ausência de informação (local do pré‐natal, locomoção ao local do pré‐natal, tempo para chegar à unidade do pré‐natal, feitura de exames, pesagem, aferição da pressão arterial, mensuração da altura uterina, ausculta de batimento cardiofetais, orientação prévia quanto a maternidade do parto, momento de ruptura da bolsa amniótica, APGAR e peso ao nascer).</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Posteriormente foi feita regressão logística bivariada e aquelas que apresentaram p‐valor igual ou superior a 20% foram excluídas: tratamento de esgoto, sexo do bebê e tabagismo na gestação. Por sua vez, as variáveis que apresentaram p‐valor abaixo de 20% foram organizadas em um modelo teórico hierarquizado (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>) segundo proposta adaptada de Lima, Carvalho e Vasconcelos.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> Na regressão logística hierarquizada adotou‐se a proposta de Victora<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> segundo a qual as variáveis são introduzidas por nível de proximidade em relação ao desfecho, iniciou‐se com as do nível distal. Para a manutenção das variáveis em cada nível hierárquico foi definido o critério de p‐valor inferior a 5%. Variáveis de um determinado nível que perderam significância com a inclusão de variáveis do nível seguinte permaneceram no modelo.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Os modelos de cada nível foram comparados pelo critério de informação de Akaike (AIC). Foram usados os <span class="elsevierStyleItalic">softwares</span> SPSS (IBM Corp. Released 2012. IBM SPSS Statistics para Windows, versão 21.0, NY, EUA) e R versão 3.3.0 para análise estatística dos dados.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A mortalidade neonatal foi considerada quando houve óbito de nascidos vivos entre 0 e 27 dias de vida, subdividida em neonatal precoce, quando o óbito ocorre até o sexto dia de vida, e em neonatal tardia, quando o óbito acontece a partir do sétimo dia de vida. Para garantir a independência dos eventos, foi escolhido apenas o primeiro gemelar listado, foram excluídos os outros.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O escore Abipeme é uma proxis do nível socioeconômico medido com base no consumo familiar, de acordo com a Associação Brasileira de Institutos de Pesquisa de Mercado, considerados como melhor nível o “A” e pior o “E”.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O risco gestacional foi definido quando a gestante apresentava ao menos uma destas morbidades: soropositividade ao HIV e/ou sífilis, RH negativo, doença arterial crônica, ameaça de parto prematuro, convulsão, internação por causa obstétrica, uso de medicação para hipertensão ou uso de medicação para diabetes.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A classificação da prematuridade foi definida conforme Marcondes, Vaz e Ramos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> e considerada extrema com menos de 31 semanas de idade gestacional, moderada entre 31 e 34 semanas, limítrofe de 35 a 36 semanas e a termo a partir de 37 semanas. A prematuridade moderada e a limítrofe foram agregadas para evitar caselas com números pequenos.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Na adequação do pré‐natal foi usado o critério de Kotelchuck,<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> que considera como adequado quando a gestante faz ao menos 80% das consultas esperadas em relação à idade gestacional do início do pré‐natal e do nascimento da criança. O critério de Kotelchuck foi adaptado, considerou‐se o número de consultas esperadas pelo Ministério da Saúde (seis). Peregrinação até a maternidade foi considerada quando a gestante procurou mais de uma unidade de saúde antes do nascimento da criança.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O presente estudo foi submetido ao e aprovado em outubro de 2013 pelo Comitê de Ética de Pesquisa da Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca (ENSP), com parecer consubstanciado de numeração 434.401.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A população do recente estudo constou de 412 casos e 1.772 controles. Considerando somente o período neonatal precoce foram 319 óbitos, ou seja, mais de dois terços do total de óbitos.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Conforme apresentado na <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>, inicialmente foram introduzidas simultaneamente as cinco variáveis do nível distal e apenas o escore Abipeme apresentou p‐valor menor do que 5%, manteve‐se na regressão logística hierarquizada. Em seguida foram incluídas as variáveis no nível intermediário I, permaneceram apenas história de perda e risco gestacional (p‐valor < 5%). Na sequência foram incluídas as variáveis dos níveis seguintes, um por vez, e o mesmo procedimento foi adotado, permaneceram as variáveis apresentadas na <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabela 1</a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O nível socioeconômico demonstrou importância na contribuição para o óbito neonatal em todos os modelos.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O risco de morte em recém‐nascidos foi maior quando a mãe tinha história de perda fetal anterior, perdeu significância com a introdução das variáveis do nível seguinte. A gestação de risco apresentou maior chance de óbito neonatal até quando ajustada para todas as outras variáveis.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No modelo III, a peregrinação por procura de serviços de saúde antes do parto indicou aumento de risco para o óbito, o mesmo ocorreu com a adequação do pré‐natal. A ausência de pré‐natal aparece como fator de risco ao óbito neonatal, seu efeito provavelmente passa a ser indireto no modelo IV. Já a ausência de profissional na assistência ao parto apresenta efeito direto até no modelo IV, aumenta o risco de óbito em quase quatro vezes. Bebês de mães que esperaram mais de quatro horas para o atendimento antes do parto apresentaram mais do que o dobro de risco de óbito quando comparados com os de mães que aguardaram menos de meia hora (modelo IV).</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A malformação congênita apresentou forte associação com o desfecho. A prematuridade apresentou grande aumento ao risco de óbito neonatal, quatro vezes mais entre os prematuros moderados e limítrofes em relação aos nascidos a termo e 73 vezes mais entre os prematuros extremos, apesar de sua imprecisão devido à extensa amplitude do intervalo de confiança.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Pela análise do critério de Akaike percebe‐se que a inclusão das variáveis em cada nível do modelo melhora o ajuste, o modelo IV é o mais completo na explicação do óbito neonatal, nessa população.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discussão</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A grande vantagem da análise hierarquizada é permitir analisar a influência das variáveis distais, valorizar sua importância e força de associação mesmo com a inclusão das variáveis de outros níveis, mais proximais, que costumam trazer para si a força de associação com o desfecho. Para, além disso, é possível observar o efeito de cada variável ao longo dos diferentes níveis de hierarquia no modelo teórico.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O nível socioeconômico, importante marcador da condição de vida, fez parte do modelo de explicação do óbito neonatal. Outros estudos também encontraram associação do óbito neonatal com variáveis socioeconômicas.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">9–11</span></a></p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uma pesquisa nacional entre 2000 a 2007 observou que o acesso geográfico à maternidade tinha associação significativa com a renda e, mesmo controlado por outras variáveis, exercia influência na mortalidade infantil.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a></p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Idade materna e cor da pele materna não permaneceram na regressão logística múltipla hierarquizada, diferentemente dos resultados de alguns estudos anteriores.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">10,13</span></a> Essas mesmas variáveis não apresentaram significância estatística no estudo de uma coorte nacional.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a></p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A escolaridade materna não apareceu como variável associada ao óbito infantil. Em contraposição, um outro estudo encontrou associação entre essa variável e o óbito neonatal.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> O sexo do bebê não demonstrou associação com o óbito neonatal nem mesmo na análise bivariada, de maneira divergente dois estudos encontraram o sexo masculino como fator de risco de morte em recém‐nascidos.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">13,14</span></a></p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No atual estudo, a análise hierarquizada identificou a peregrinação durante o parto como variável associada à mortalidade neonatal, de maneira consonante a uma coorte nacional de nascidos vivos.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a></p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A história de perda anterior e o pré‐natal inadequado foram considerados fatores de risco no atual estudo, concordou com outros estudos.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">13–15</span></a> A variável adequação do pré‐natal foi associada ao óbito neonatal em um estudo, apresentou gradiente, a categoria “Inadequado” foi a de maior risco.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> Outros estudos apresentaram a não feitura e inadequação do pré‐natal como fatores de risco à mortalidade neonatal e neonatal precoce.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">13,16</span></a></p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A categoria de tempo de espera maior do que quatro horas para atendimento ao parto apareceu como fator de risco ao óbito neonatal, mesmo após inclusão das variáveis no nível proximal. Tal evidência aponta a importância do acesso ao atendimento ao parto em tempo oportuno. Lansky et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> consideram a parturiente como uma urgência, deve receber atendimento imediato no serviço de saúde.</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De forma similar, quando o parto não foi acompanhado por profissional de saúde nem parteira, houve aumento do risco de óbito neonatal, inclusive no modelo IV, demonstrou a importância do acesso da parturiente ao profissional de saúde para acompanhamento do trabalho de parto.</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">As variáveis mais associadas com o óbito neonatal foram malformação congênita e prematuridade. O mais provável é que essas malformações se tratassem, em sua maioria, dos tipos mais graves, observado o risco de mortalidade. Uma coorte brasileira apresentou risco maior de óbito neonatal entre os nascidos com malformação congênita.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> Outra coorte apontou a prematuridade como a principal causa do óbito neonatal.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a></p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Vale destacar que mesmo os prematuros moderados e limítrofes, que em sua maioria têm boa chance de sobrevivência, quando atendidos por profissionais qualificados, apresentaram quase quatro vezes maior risco de óbito em comparação com os nascidos a termo. A chance de sobrevivência de um bebê pré‐termo está associada com o local onde nasce, com a qualidade assistencial prestada.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a> Países ricos têm aumentado a chance de sobrevivência de prematuros extremos enquanto os países de baixa renda têm dificuldade de aumentar a chance de sobrevivência dos prematuros moderados.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a> O investimento no cuidado pré‐natal e no parto melhoram o desfecho dos recém‐nascidos prematuros.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a> O perfil de óbito neonatal causado principalmente pela prematuridade, encontrado no atual estudo, segue a tendência dos países de alta e média renda. A prematuridade tem sido a principal causa de óbito neonatal no mundo.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a></p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Lansky et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> alertam que 23% dos óbitos, em seu estudo, eram evitáveis principalmente por asfixia e prematuridade limítrofe, o que aponta para a necessidade não apenas de melhoria do acesso à assistência, mas à assistência qualificada, que seja capaz de evitar a asfixia durante o nascimento e de assistir recém‐nascidos com prematuridade limítrofe, que são viáveis em sua maioria.</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Considerando estudos levantados para comparação com o atual, que em sua maioria se trata de estudos feitos em capitais ou municípios de maior porte, encontramos muitas semelhanças, já que a iniquidade social prejudica o acesso aos serviços de saúde, independentemente da localidade. Entretanto, é necessário enfatizar que mesmo em situações semelhantes de pobreza o contexto pode dificultar ainda mais o acesso, quando se considera, por exemplo, a geografia onde vivem as populações ribeirinhas no Norte, bem como a dificuldade de alocação de médicos no Norte e no Nordeste. Tais situações podem influenciar no aumento da magnitude das razões de chance no atual estudo quando comparado com outros, como demonstrado na prematuridade. O estudo se diferencia dos demais por apontar a ausência do profissional de saúde na assistência ao parto como um fator associado à mortalidade neonatal, demonstra a precariedade dos serviços de saúde oferecidos à população das cidades estudadas.</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algumas limitações precisam ser consideradas no presente estudo, como a possibilidade de viés de memória, já que os dados foram coletados dois a três anos após o desfecho, e algumas informações poderiam ser mais lembradas pelos casos, gerariam viés diferencial. Além disso, houve maior perda de informação entre os casos quando comparados aos seus controles, causou possivelmente distorções na mensuração das razões de chance, sem previsão da sua tendência. Essa perda também ocorreu devido à coleta de dados feita pelo menos dois anos após o nascimento ou óbito; se houvesse ausência do controle ainda era possível sua substituição, entretanto isso não pode ser aplicado ao caso não encontrado, que, apesar de contabilizado, não tinha boa parte das informações. Apesar dos indivíduos excluídos devido aos dados faltantes, não foram encontrados resultados contraditórios com as evidências científicas atuais.</p><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Outra limitação deste estudo é que os dados não são recentes. Contudo, a situação de desigualdade entre as regiões do Brasil se mantém atual, conforme evidenciam os coeficientes de mortalidade neonatal recentes. Além disso, as cidades menores, localizadas no interior dos estados, principalmente nas regiões Norte e Nordeste, continuam a apresentar dificuldades na organização dos serviços de saúde, na contratação de profissionais, principalmente médicos, e na oferta de serviços de maior complexidade.</p><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Os resultados encontrados reafirmam que os fatores que afetam ou representam o acesso e o uso dos serviços de saúde ainda são determinantes para o óbito neonatal, ao menos nas regiões estudadas.</p><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">É necessário superar aspectos básicos da atenção à saúde, como a adequada e qualificada atenção pré‐natal, a garantia de acesso à maternidade antes do parto, o tempo oportuno para atendimento da parturiente, a garantia de profissional qualificado à mãe e ao bebê no momento do nascimento.</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A política pública de saúde no Brasil precisa garantir o investimento na organização dos serviços de saúde e na melhoria e qualificação da estrutura e dos profissionais de saúde nesses serviços, ampliar até leitos de UTI e UI neonatal para atenção adequada aos pré‐termos que nascem nos municípios menores, afinal houve risco significativo de óbito em prematuros limítrofes e moderados, provavelmente devido à inadequação da atenção oferecida diante da necessidade apresentada. É importante que sejam estudadas, desenhadas e implantadas redes de atenção à saúde em regiões que contemplem os municípios de pequeno e médio porte nas necessidades em saúde primordiais ao nascimento.</p><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Fatores de risco marcantes no estudo foram prematuridade e malformação. Tais aspectos demonstram que o Brasil tem apresentado perfil de óbito neonatal de países desenvolvidos, mas, além disso, levantam a necessidade de estudos detalhados para que seja possível um melhor entendimento dos óbitos ocorridos em bebês prematuros e com malformação, entretanto viáveis.</p><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Políticas públicas que facilitem o acesso a serviços qualificados nos menores municípios das regiões Norte, Nordeste e do Vale do Jequitinhonha e que melhorem a qualidade da assistência a prematuros precisam ser incentivadas e implantadas, para que o Brasil alcance os coeficientes de mortalidade neonatal encontrados nos países mais ricos.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Conflitos de interesse</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Os autores declaram não haver conflitos de interesse.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:10 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1026009" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusion" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec983756" "titulo" => "Keywords" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1026008" "titulo" => "Resumo" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusão" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec983757" "titulo" => "Palavras‐chave" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introdução" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Métodos" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Discussão" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Conflitos de interesse" ] 9 => array:1 [ "titulo" => "Referências" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2016-10-06" "fechaAceptado" => "2017-04-26" "PalabrasClave" => array:2 [ "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec983756" "palabras" => array:3 [ 0 => "Neonatal mortality" 1 => "Health services accessibility" 2 => "Case–control studies" ] ] ] "pt" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palavras‐chave" "identificador" => "xpalclavsec983757" "palabras" => array:3 [ 0 => "Mortalidade Neonatal" 1 => "Acesso aos serviços de saúde" 2 => "Estudos de casos e controles" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objective</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To analyze the factors associated with neonatal mortality related to health services accessibility and use.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Methods</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Case–control study of live births in 2008 in small‐ and medium‐sized municipalities in the North, Northeast, and Vale do Jequitinhonha regions, Brazil. A probabilistic sample stratified by region, population size, and information adequacy was generated for the choice of municipalities. Of these, all municipalities with 20,000 inhabitants or less were included in the study (36 municipalities), whereas the remainder were selected according to the probability method proportional to population size, totaling 20 cities with 20,001–50,000 inhabitants and 19 municipalities with 50,001–200,000 inhabitants. All deaths of live births in these cities were included. Controls were randomly sampled, considered as four times the number of cases. The sample size comprised 412 cases and 1772 controls. Hierarchical multiple logistic regression was used for data analysis.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Results</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The risk factors for neonatal death were socioeconomic class D and E (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.28), history of child death (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.74), high‐risk pregnancy (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4.03), peregrination in antepartum (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.46), lack of prenatal care (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.81), absence of professional for the monitoring of labor (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3.34), excessive time waiting for delivery (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.97), borderline preterm birth (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4.09) and malformation (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>13.66).</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusion</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">These results suggest multiple causes of neonatal mortality, as well as the need to improve access to good quality maternal‐child health care services in the assessed places of study.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusion" ] ] ] "pt" => array:3 [ "titulo" => "Resumo" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Objetivo</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Analisar fatores associados à mortalidade neonatal referentes ao acesso e à utilização dos serviços de saúde.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Métodos</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estudo caso‐controle de nascidos vivos em 2008 nos municípios de pequeno e médio porte nas regiões Norte, Nordeste e Vale do Jequitinhonha do Brasil. Uma amostra probabilística e estratificada por região, tamanho da população e adequação da informação foi gerada para escolha das cidades. Foram selecionados municípios com até 200.000 habitantes. Desses, todos os municípios com até 20.000 habitantes foram incluídos no estudo (36 municípios), os demais foram selecionados de acordo com o método de probabilidade proporcional ao tamanho populacional, totalizando 20 cidades com 20.001 a 50.000 habitantes e 19 municípios com 50.001 a 200.000 habitantes. Foram incluídos todos os óbitos de nascidos vivos nessas cidades, nesse período. Os controles foram amostrados aleatoriamente quatro vezes mais o número de casos. A amostra foi de 412 casos e 1.772 controles. Foi utilizada regressão logística múltipla hierarquizada para análise dos dados.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Resultados</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Os fatores de risco para o óbito neonatal foram classe socioeconômica D e E (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,28), história de óbito infantil (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,74), gestação de risco (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4,03), peregrinação para o parto (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,46), não realização de pré‐natal (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,81), ausência de profissional para o acompanhamento do trabalho de parto (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3,34), tempo de espera para o atendimento ao parto (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,97), malformação (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>13,66) e prematuridade moderada/limítrofe (OR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4,09).</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusão</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Tais resultados sugerem a multicausalidade da mortalidade neonatal e apontam para necessidade de melhoria ao acesso de serviços voltados à atenção materno‐infantil, de qualidade, nos locais do estudo.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusão" ] ] ] ] "NotaPie" => array:2 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "☆" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Como citar este artigo: Batista CB, de Carvalho ML, Vasconcelos AG. Access to and use of health services as factors associated with neonatal mortality in the North, Northeast, and Vale do Jequitinhonha regions, Brazil. J Pediatr (Rio J). 2018;94:293–9.</p>" ] 1 => array:2 [ "etiqueta" => "☆☆" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0010">O atual estudo foi conduzido em parceria com a equipe da área materno‐infantil da Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca (ENSP), Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz),Rio de Janeiro, RJ, Brasil.</p>" ] ] "multimedia" => array:2 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 784 "Ancho" => 2488 "Tamanyo" => 172052 ] ] "descripcion" => array:1 [ "pt" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Variáveis inseridas a cada nível durante a modelagem hierarquizada para o óbito neonatal. Adaptado de Lima et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a></p>" ] ] 1 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabela 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabela " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Abipeme, Associação Brasileira de Institutos de Pesquisa de Mercado; AIC, critérios de informação de Akaike.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="table-head ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top" scope="col">Variáveis \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Modelo I \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Modelo II \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Modelo III \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Modelo IV \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">OR (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">OR (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">OR (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">OR (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Escore Abipeme</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Classes A, B e C \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Classes D e E \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,28 (1,02‐1,62) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,33 (1,05‐1,68) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,27 (1,00‐1,61) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,41 (1,04‐1,91) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">História de perda fetal e partos</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Nenhum parto \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Um parto ou mais sem perda \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,86 (0,67‐1,11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,75 (0,59‐0,96) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,81 (0,59‐1,11) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Um parto ou mais com perda \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,74 (1, 14‐2,63) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,49 (0,99‐2,24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,22 (0,71‐2,08) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Risco gestacional</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Não \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sim \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">4,03 (3,21‐5,05) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3,61 (2,86‐4,57) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,44 (1,04‐1,97) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Peregrinação antes do parto</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Não \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sim \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,46 (1,07‐1,99) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1, 04(0,68‐1,59) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Adequação do pré‐natal</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Adequado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Não fez pré‐natal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2,81 (1,57‐5,04) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,65 (0,68‐4,04) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Inadequado ou parcialmente adequado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,09 (0,83‐1,44) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,24 (0,89‐1,74) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Assistência ao parto</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Profissional de saúde \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Parteira \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,66 (0,34‐1,30) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,63 (0,27‐1,50) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sem profissional ou parteira \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3,34 (1,56‐7,17) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3,92 (1,52‐10,01) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Tempo de espera para atendimento (horas)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Menos de 0,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,5 < 2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,15 (0,85‐1,56) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,90 (0,60‐1,36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2‐4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,77 (0,43‐1,39) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,62 (0,29‐1,32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>> 4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,97 (1,13‐3,44) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2,30 (1,16‐4,54) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Parto extra‐hospitar \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,94 (0,34‐2,57) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0,85 (0,22‐3,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Malformação</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Não \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sim \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">13,66 (8,95‐20,85) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Idade gestacional (semanas)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>37 ou mais \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>31‐36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">4,09 (2,74‐6,08) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">73,32 (44,67‐120,34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">AIC</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2113.3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1952.5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1930.4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1336 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1745663.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "pt" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Fatores associados ao óbito neonatal pela Regressão Logística Hierarquizada. 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| Ano/Mês | Html | Total | |
|---|---|---|---|
| 2024 Novembro | 3 | 1 | 4 |
| 2024 Outubro | 23 | 27 | 50 |
| 2024 Setembro | 27 | 20 | 47 |
| 2024 Agosto | 28 | 23 | 51 |
| 2024 Julho | 35 | 32 | 67 |
| 2024 Junho | 22 | 12 | 34 |
| 2024 Maio | 25 | 10 | 35 |
| 2024 Abril | 24 | 17 | 41 |
| 2024 Março | 17 | 17 | 34 |
| 2024 Fevereiro | 20 | 21 | 41 |
| 2024 Janeiro | 25 | 17 | 42 |
| 2023 Dezembro | 20 | 27 | 47 |
| 2023 Novembro | 29 | 27 | 56 |
| 2023 Outubro | 19 | 29 | 48 |
| 2023 Setembro | 23 | 33 | 56 |
| 2023 Agosto | 17 | 12 | 29 |
| 2023 Julho | 18 | 10 | 28 |
| 2023 Junho | 14 | 5 | 19 |
| 2023 Maio | 18 | 11 | 29 |
| 2023 Abril | 21 | 9 | 30 |
| 2023 Março | 45 | 23 | 68 |
| 2023 Fevereiro | 34 | 17 | 51 |
| 2023 Janeiro | 18 | 15 | 33 |
| 2022 Dezembro | 40 | 28 | 68 |
| 2022 Novembro | 31 | 33 | 64 |
| 2022 Outubro | 38 | 41 | 79 |
| 2022 Setembro | 22 | 29 | 51 |
| 2022 Agosto | 25 | 38 | 63 |
| 2022 Julho | 19 | 29 | 48 |
| 2022 Junho | 26 | 32 | 58 |
| 2022 Maio | 17 | 33 | 50 |
| 2022 Abril | 21 | 44 | 65 |
| 2022 Março | 28 | 39 | 67 |
| 2022 Fevereiro | 19 | 29 | 48 |
| 2022 Janeiro | 10 | 28 | 38 |
| 2021 Dezembro | 10 | 25 | 35 |
| 2021 Novembro | 11 | 16 | 27 |
| 2021 Outubro | 17 | 27 | 44 |
| 2021 Setembro | 12 | 7 | 19 |
| 2021 Agosto | 6 | 14 | 20 |
| 2021 Julho | 2 | 11 | 13 |
| 2021 Junho | 10 | 17 | 27 |
| 2021 Maio | 14 | 20 | 34 |
| 2021 Abril | 9 | 48 | 57 |
| 2021 Março | 13 | 21 | 34 |
| 2021 Fevereiro | 7 | 18 | 25 |
| 2021 Janeiro | 5 | 20 | 25 |
| 2020 Dezembro | 10 | 29 | 39 |
| 2020 Novembro | 14 | 17 | 31 |
| 2020 Outubro | 13 | 26 | 39 |
| 2020 Setembro | 17 | 16 | 33 |
| 2020 Agosto | 6 | 8 | 14 |
| 2020 Julho | 8 | 8 | 16 |
| 2020 Junho | 22 | 6 | 28 |
| 2020 Maio | 13 | 7 | 20 |
| 2020 Abril | 22 | 13 | 35 |
| 2020 Março | 16 | 21 | 37 |
| 2020 Fevereiro | 21 | 17 | 38 |
| 2020 Janeiro | 13 | 19 | 32 |
| 2019 Dezembro | 18 | 18 | 36 |
| 2019 Novembro | 12 | 6 | 18 |
| 2019 Outubro | 22 | 25 | 47 |
| 2019 Setembro | 16 | 12 | 28 |
| 2019 Agosto | 13 | 12 | 25 |
| 2019 Julho | 16 | 10 | 26 |
| 2019 Junho | 32 | 43 | 75 |
| 2019 Maio | 16 | 10 | 26 |
| 2019 Abril | 28 | 11 | 39 |
| 2019 Março | 26 | 8 | 34 |
| 2019 Fevereiro | 19 | 11 | 30 |
| 2019 Janeiro | 19 | 6 | 25 |
| 2018 Dezembro | 27 | 15 | 42 |
| 2018 Novembro | 23 | 7 | 30 |
| 2018 Outubro | 34 | 14 | 48 |
| 2018 Setembro | 21 | 5 | 26 |
| 2018 Julho | 1 | 1 | 2 |
| 2018 Junho | 4 | 1 | 5 |
| 2018 Maio | 3 | 2 | 5 |
| 2018 Abril | 1 | 3 | 4 |
| 2018 Março | 7 | 1 | 8 |
| 2018 Janeiro | 1 | 2 | 3 |
| 2017 Novembro | 1 | 1 | 2 |
| 2017 Outubro | 2 | 3 | 5 |
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