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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL
FACULDADE DE MEDICINA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM EPIDEMIOLOGIA
TESE DE DOUTORADO
BAIXO PESO DE NASCIDOS VIVOS NO RIO GRANDE DO
SUL, BRASIL: UMA ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTINÍVEL
Anaelena Bragança de Moraes
Orientador: Prof. Dr. João Riboldi
Co-orientadora: Prof
a
Dr
a
Elsa Regina Justo Giugliani
Porto Alegre, 30 de janeiro de 2007
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL
FACULDADE DE MEDICINA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM EPIDEMIOLOGIA
TESE DE DOUTORADO
BAIXO PESO DE NASCIDOS VIVOS NO RIO GRANDE DO SUL, BRASIL:
UMA ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTINÍVEL
Anaelena Bragança de Moraes
Orientador: Prof. Dr. João Riboldi
Co-orientadora: Profa. Dra. Elsa Regina Justo Giugliani
A apresentação desta tese é
exigência do Programa de Pós-
graduação em Epidemiologia,
Universidade Federal do Rio Grande
do Sul, para obtenção do título de
Doutor.
Porto Alegre, Brasil.
2007
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BANCA EXAMINADORA
Prof. Dr. Airton Tetelbom Stein
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Prof
a
Dr
a
Maria Teresa Aquino de Campos Velho
Universidade Federal de Santa Maria
Prof
a
Dr
a
Tiemi Matsuo
Universidade Estadual de Londrina
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“A mente que se abre a uma nova idéia
jamais voltará ao seu tamanho original.”
Albert Einstein
Meus filhos Pedro e Gabriel, dois bebês nascidos a
termo, de parto normal e com peso aproximado de 3.500g.
Esta tese eu dedico a vocês.
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AGRADECIMENTOS
Foram quatro anos de dedicação, perseverança e de grande
satisfação pessoal no desenvolvimento do curso de doutorado. Ao concluir
esta importante etapa da minha vida, agradeço a todas as pessoas que
estiveram ao meu lado.
Agradeço ao meu orientador Professor João Riboldi, um amigo e
incentivador desde o início da minha trajetória na busca do curso de
doutorado, me aceitando como sua orientanda e acreditando no meu
trabalho. Agradeço por todos os ensinamentos estatísticos e pela firmeza na
orientação dos caminhos a serem seguidos. Foi e será sempre um privilégio
poder contar com a sua presença.
À Professora Elsa, minha co-orientadora, o meu agradecimento pela
incansável disponibilidade na orientação deste trabalho. As suas sugestões
foram fundamentais. Agradeço imensamente seus ensinamentos, o seu
carinho e amizade. Foi muito bom conhecê-la.
Um agradecimento, muito especial, a minha amiga e colega
Roselaine. Estivemos sempre juntas nesta caminhada. Vivenciamos
momentos de grande alegria, mas as dificuldades também estiveram
presentes. Quanto estudo, discussões, trocas de e-mails, telefonemas,
reuniões. Enfim, conseguimos finalizar esta jornada, e sem dúvida nenhuma
a participação desta querida amiga foi imprescindível nesta caminhada.
O meu sincero agradecimento aos professores da Banca
Examinadora, pelas correções e valiosas sugestões e também aos demais
professores e funcionários do PPGE.
Ao Professor Aluísio Barros da UFPEL, agradeço pelos primeiros
passos em modelagem multinível. Os seus cursos ministrados, sobre
modelos multiníveis, me foram valiosos.
Agradeço aos colegas e amigos do curso pelos felizes anos de
convivência e deixo a minha saudade.
Aos meus colegas da UFSM o meu agradecimento pelo apoio
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recebido e à CAPES, pelo suporte financeiro.
Finalmente, agradeço aos meus amigos e familiares pela
compreensão do meu afastamento. Principalmente, aos meus filhos Pedro e
Gabriel que souberam compreender a minha ausência física. A vocês eu
dedico este trabalho e o meu amor.
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SUMÁRIO
ABREVIATURAS E SIGLAS................................................................. 9
RESUMO............................................................................................... 11
ABSTRACT............................................................................................ 13
LISTA DE TABELAS............................................................................. 15
LISTA DE FIGURAS............................................................................. 16
1. APRESENTAÇÂO............................................................................ 17
2. INTRODUÇÃO.................................................................................. 18
3. REVISÃO DA LITERATURA............................................................ 20
3.1 Sistema de Nascidos Vivos................................................. 20
3.2 Peso ao nascer..................................................................... 22
3.2.1 Definições e conceitos.................................................. 22
3.2.2 Estudos brasileiros sobre peso ao nascer.................... 27
3.2.3 Outros estudos sobre peso ao nascer.......................... 35
3.3 Modelos multiníveis............................................................. 39
3.3.1 Modelos multiníveis para desfecho contínuo................ 40
3.3.2 Modelos multiníveis para desfecho binário................... 46
3.4 Modelos multiníveis no contexto de peso ao nascer....... 48
4. OBJETIVOS...................................................................................... 56
5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS................................................. 58
6. ARTIGOS.......................................................................................... 65
6.1 Artigo 1.................................................................................. 66
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8
6.2 Artigo 2.................................................................................. 97
7. CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS................................ 127
8. ANEXOS........................................................................................... 132
ANEXO A – Projeto de Pesquisa...................................................133
ANEXO B – Pa5Tj0.048 Tc (a) T (j) Tj0.048 Tc (e) Tj0.0 Tj-0.084 Tc0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tc (de) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tcp (q) Tj-0.156 T-0.084 Tc (5Tj0o048 Tc (a) v (P) Tj0.048 Tc (a) T024 Tc 47 ( ) Tj0.048 Tc343o...) Tj-0.216 Tc ( ) Tj0.048 Tcc (a) Tj0.024 Tc ( ) Tj-0.024 Tc (C) Tj4.288 Tc (o) Tj39.216 Tm (u) Tj0.216 Tc (i) Tj0 Tcc (s) Tj0.048 Tc343o... de Pesquisa.
ANEXO C – 5Tj0.048 Tc (a) T (j) Tj0.216 Tl (P) Tj0.048 Tc (a) Tj0.0 Tj-0.084 Tc (5Tj0c (a) T024 Tc 47 ( ) Tj-0.192 Tc343 (t) Tj0.048 Tc (o) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tc (de) Tj0.024 Tc ( ) Tj-0.024 Tc (N) Tjc (5Tj0c (a) T024 Ts (i) Tj-4j0 TT (j) Tj0.216 Ti ( ) Tj-0.192 Td (t) Tj0.048 Tc (o) Tj0.024 Tc ( ) Tj-0.084 TV (u) Tj0.216 Tc (i) Tj0 Tv ( ) Tj-0.192 Tc (o) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tc (–) Tj0.024 Tc ( ) Tj-0.156 TM (j) Tj0.216 Ti ( ) Tj-0.192 Tn (u) Tj0.216 Tc (i) Tj0 Tc (s) Tj0.024 Tc (t) Tj-0.192 Tc351 (q) Tj-0.156 T-0.084 T0.216 Tc (i) Tj0.048 Tc (o) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tc (t) Tj-0.192 Tc (a) Tj0.024 Tc ( ) Tj-0.084 Tc (S) Tj (5Tj0cúc (de) Tj0.024 T......) Tj-0.216 Tc (.) Tj-0.264 Tc (.) Tj0.048 Tc58133) Tj0 -27.84 TD -0.084 Tc (A) Tj-0.024 Tc (N) Tj-0.084 Tc (EX) Tj0.024 Tc (O ) Tj-0.024 Tc (D) Tc0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tc (–) Tj0.024 TcI ( ) Tj0.048 Tc n (s) Tj0.024 Tc (t) Tj0.216 Tc (i) Tj-0.216 Tf (u) Tj0.216 Tc (i) Tj0 TT (j) Tj0.048 Ta (i) Tj-4j0 Tc 47 ( ) Tj0.048 Tc343o...) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tco048 Tc (a) s (i) Tj-0.216 Tc ( ) Tj0.048 Tc (e) Tj0.0 Tj--0.084 Tc (5Tj0o048 TTj-4j0 Tc (s) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tc (de) Tj0.024 Tc ( ) Tj-0.156 T-0.084 Tc (5Tj0e (t) Tj-0.192 Tg (u) Tj0.216 Tc (i) Tj0 Tc (s) Tj0.024 Tc (t) Tj0.0 Tj-0.084 Tc (5Tj0o...) Tj-0.216 Tc ( ) Tj0.048 Tnc (a) Tj0.024 Tc (t) Tj-0.192 Td (u) Tj0.216 Tc (i) Tj0 Tc (s) Tj-0.216 Tt ( ) Tj-0.156 T-0.084 T0.216 Tc (i) Tj0.048 Tb (q) Tj-0.192 Tc (u) Tj0.216 Tc (i) T024 Tc 47 ( ) Tj0.048 Tc343o...) Tj0.024 Tc ( ) Tj-0.216 Tc ( ) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tco048 Tc -j367.84 (pc (e) Tj0 Tc (s) Tj0.048 To...) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tao...) Tj0.024 Tc ( ) Tj-0.192 Tn (u) Tjc (5Tj0c (a) T024 TsT (j) Tj0.048 Tc (e) Tj0.0 Tj-0.084 Tc0.024 Tc ( ) Tj-0.192 Tpc (e) Tj0.216 Tl (P) Tj0.048 Tc (a) Tj-0.216 Tc ( ) Tj0.216 Tc (i) Tj0.048 Tda ( ) Tj-0.192 Td (t) Tj0.048 T (de) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tgc (e) Tj0 Tc (s) Tj0.024 Tc (t) Tj0.048 Ta (i) Tj-4j0 TT (j) Tj0.216 Ti ( ) Tj-0.192 To (t) Tj0.048 Tn (t) Tj-0.192 Tc (a) Tj0.216 Tl (P) Tj0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tco048 Tc (a) s (i) Tj-0.216 Tc ( ) Tj0.048 Tnc (a) T024 Ts (i) Tj-4j0 TT (j) Tj0.216 Ti ( ) Tj0.048 Tco048 Tc (a) s (i) Tj0.024 Tc ( ) Tj-4j0 Tv ( ) Tj0.216 Tc (i) Tj0 Tv ( ) Tc (5Tj0o048 Tc (a) s (i) Tj0.024 T....) Tj-0.216 Tc (.) Tj0.024 Tc (........) Tj-0.216 Tc (.) Tj0.024 Tc (.) 2.18.104 Tc (.) Tj0.048 Tc61133) Tj0 -7.36 TD -0.084 Tc (A) Tj-0.024 Tc (N) Tj-0.084 Tc (EX) Tj0.024 Tc (O ) Tj-0.084 TE (D) Tc0.024 Tc ( ) Tj0.048 Tc (–) Tj0.024 Tc(O ) Tj-0.024 Tc (D) Tc0.048 T (de) Tj0.024 Tf (u) Tj0.216 Tc (i) Tj0.048 Tn (t) Tj0.216 Tc (i) Tj-4j0 Tc 47 ( ) Tj0.048 Tc343o...
9
ABREVIATURAS E SIGLAS
AIC – Akaike’s Information Criterion
ARMA – Autorregressivo Média Móvel
BIC – Schwarz’s Bayesian Criterion
BPN – Baixo Peso ao Nascer
CENEPI – Centro Nacional de Epidemiologia
CMI – Coeficiente de Mortalidade Infantil
CNS – Conselho Nacional de Saúde
DATASUS – Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde
DIC – Bayesian Deviance Information Criterion
DN – Declaração de Nascido Vivo
EUA – Estados Unidos da América
FEE – Fundação de Economia e Estatística
FR – Fator de Redução
IC95% – Intervalo de Confiança com 95% de Confiança
IDESE – Índice de Desenvolvimento Socioeconômico
IGLS – Iterative Generalized Least Squares
IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
MA – Maranhão
MCMC – Markov Chain Monte Carlo
MQL – Marginal Quasi-Likelihood
MS – Ministério da Saúde
N – Distribuição Normal
NV – Nascido Vivo
ODM – Objetivo de Desenvolvimento do Milênio
OMS – Organização Mundial da Saúde
OR – Razão de Chances
PBPN – Proporção de Baixo Peso ao Nascer
PIB – Produto Interno Bruto
PIG – Pequeno para a Idade Gestacional
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10
PQL – Penalized Quasi-Likelihood
PSF – Programa de Saúde da Família
RCIU – Restrição do Crescimento Intra-Uterino
REML – Residual Maximum Likelihood
RIGLS – Restricted/Reweighted Iterative Generalized Least Squares
RIPSA – Rede Interagencial de Informações para a Saúde
RN – Recém-Nascido
RNBP – Recém-Nascido de Baixo Peso
RS – Rio Grande do Sul
SIM – Sistema de Informações sobre Mortalidade
SINASC – Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos
SP – São Paulo
SUS – Sistema Único de Saúde
SVC – Secretaria de Vigilância em Saúde
UNICEF – Fundo das Nações Unidas para a Infância
VPC – Variance Partition Coefficient
WHO – World Health Organization
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11
RESUMO
O peso ao nascer é um importante indicador de saúde de uma população e
está associado a um grande número de fatores. Esses fatores relacionam o
bebê, a mãe e o ambiente físico, entre si, e têm um importante papel na
determinação da saúde futura dos recém-nascidos. O fato de as mães de
uma mesma microrregião compartilharem o mesmo ambiente e, por isso,
serem mais semelhantes entre si do que em relação às mães de outras
localidades pode levar a uma maior semelhança também no desfecho em
estudo, neste caso o parto. Quando isso acontece, é violada a suposição de
independência, passando a existir correlação entre as mães e os bebês
(nível 1) na mesma localidade (nível 2). Esse problema é ainda mais
importante quando variáveis explanatórias de níveis superiores da hierarquia
são de interesse, de forma que todas as unidades de uma localidade estão
expostas de forma idêntica aos fatores em estudo. Com base no exposto,
este trabalho buscou preditores para a proporção de baixo peso ao nascer,
no nível individual (anos) e no nível contextual (microrregiões), no período de
1994 a 2004. A base de dados foi analisada pela análise clássica de
Medidas Repetidas e por Regressão Linear Multinível. Foram testados 19
indicadores das microrregiões como variáveis preditoras no nível de contexto
e 4 indicadores no nível individual. O modelo multinível encontrado mostra
que as proporções de baixo peso ao nascer diferem entre as microrregiões e
aumentam no tempo, associado ao aumento do percentual de nascidos
vivos prematuros, ao aumento do Coeficiente de Mortalidade Infantil, ao
aumento do percentual de cesarianas, no nível individual. Também variam
positivamente com o percentual de urbanização, com os gastos com o
Sistema Único de Saúde e negativamente com o percentual de participação
na atividade econômica, no nível contextual. Outra análise foi realizada
utilizando-se dados do Sistema de Nascidos Vivos (SINASC/RS). Foram
identificados fatores de risco para o baixo peso ao nascer de crianças
nascidas vivas de gestação simples no Rio Grande do Sul, no ano de 2003.
No modelo clássico e no modelo multinível, de regressão logística, foram
encontrados os mesmos fatores de risco para o baixo peso ao nascer no
nível individual, com exceção da escolaridade de 4 a 11 anos, com o
diferencial de que o modelo multinível agregou um preditor contextual. Os
riscos no nível individual foram prematuridade, nenhuma e 1 a 6 consultas
pré-natais, anomalia congênita, nascimento fora do hospital, alta e baixa
paridade, sexo feminino, idade materna maior de 35 anos, dona de casa,
não-casada, escolaridade de 0 a 3 anos e parto cesáreo, sendo que a raça
não foi significativa nos dois modelos. No nível contextual, a maior
urbanização explicou o baixo peso ao nascer. O modelo multinível
encontrado mostrou que, quanto maior a urbanização da microrregião, maior
o risco de baixo peso ao nascer, e, em microrregiões menos urbanizadas,
mães solteiras têm risco aumentado, tanto para os nascidos vivos em geral
como para os nascidos vivos a termo. Conclui-se que o baixo peso ao
nascer varia com as microrregiões e está associado a características
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12
individuais e contextuais. Por meio da comparação dos resultados dos
modelos tradicionais com os multiníveis, pode-se evidenciar a importância
da utilização desses modelos que permitem separar, no modelo, os efeitos
dos dois níveis de hierarquia, bem como explicar a parte aleatória do
modelo, o que não acontece nos modelos clássicos. Os resultados obtidos
nesta tese mostram que variáveis no nível de contexto explicam parte da
variação dos desfechos estudados, contribuindo na orientação de políticas
públicas de saúde, no que diz respeito aos cuidados e orientações às
mulheres, possibilitando a redução na ocorrência de desfechos
desfavoráveis para o recém-nascido.
Palavras-chave: recém-nascido, baixo peso ao nascer, modelo multinível.
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13
ABSTRACT
Birth weight is an important population health indicator and is associated to a
great deal of factors. These factors relate the baby, the mother and the
physical environment among themselves, and have an important role
determining a newbons future health. The fact that mothers of a same
microregion, share the same physical environment, and thus, are more
similar among themselves than the mothers of other places, can also lead to
a greater similarity at the study outcome, in this case, the delivery. When this
happens, the independence supposition is violated, and a correlation, among
the mothers and the babies (level 1) at the same place (level 2), starts to
exist. This problem is still more important when explanatory variables of
hierarchy superior levels of interest, in a way that all units of a place are
exposed, at an identical way, to the factors in study. Based on what was said,
this work searched for predictors for the low birth weight proportion at an
individual level and at a contextual level (microregions), from 1994 to 2004.
Data base was analyzed through the classic analysis of Repeated Measures
and Linear Regression Multilevel. Nineteen (19) microregions indicators were
tested as predictor variables at the context level and four (4) indicators at the
individual level. The found multilevel model shows that the low birth weight
proportions differ among the microregions and increase in time in association
with the percentage increase of premature newborn, with the increase of the
infant mortality coefficient, with the increase of cesarean percentage at an
individual level. It also varies positively with the urbanization percentage, with
the with the “Sistema Único de Saúde” expenditures, but negatively with the
economic activity participation percentage, at the contextual level. Another
analysis was accomplished using the data of the “Sistema de Nascidos
Vivos” (SINASC/RS). Risk factors were identified for the low birthweight of
newborn alive babies of simple pregnancy in the Rio Grande do Sul, in 2003.
At the classical and the multilevel model of logistic regression, the same risk
factors were found for the low birthweight, at an individual level, except for
the 4 to 11 years of the study, with the differential that the multilevel model
added a contextual preditor. The risks at an individual level were premature
birth, none or 1 to 6 prenatal care visits, congenital anomaly, birth out of the
hospital, high and low delivery rate, female babies, mothers above 35 years
old, housewife, single mother, 0 to 3 years of study and caesarean, being
that the race was not significantly at the models. At the contextual level the
higher urbanization explained the low birth weight. The found multilevel
model showed that, the higher the microregion urbanization the higher the
risk of low birth weight, and, in less urbanized microregions, single mothers
have an increased risk for the newborn in general as much as for the
newborn at full term. It follows that low birth weight varies with the
microregions and it is associated to individual and contextual characteristics.
Through comparing the results of classical models to multilevels ones, the
importance of the using these models can be evidenced, once they allow to
separate, in the model, the effects of the two hierarchy levels, as well as
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14
explain the randon part of the model, being that this does not happen in the
traditional models. Results obtained at this thesis show that variables at a
context level explain part of the variation of studied outcome, contributing in
the orientation of health public politicies, regarding care and women’s
association, enabling the reduction of unfavourable outcomes for the newbon
baby.
Key words: newborn, low birth weight, multilevel model.
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15
LISTA DE TABELAS
Artigo 1
TABELA 1 – Medidas descritivas da PBPN no período de 1994 a
2004: média, mínimo, máximo e valor de 2004 das microrregiões (e
mesorregiões) do RS............................................................................ 90
TABELA 2 – Estatísticas descritivas das variáveis incluídas no
modelo multinível, segundo os níveis individual e de contexto............ 93
TABELA 3 – Modelos tradicional e multiníveis para a PBPN, com
efeitos das covariáveis no nível dos anos (1994 a 2004) e das
microrregiões do RS............................................................................. 94
Artigo 2
TABELA 1 – Distribuição do peso ao nascer segundo a idade
gestacional dos nascidos vivos, SINASC/RS, 2003............................. 122
TABELA 2 – Análise de regressão logística simples e múltipla dos
NV de gestação única, tendo como desfecho o BPN, SINASC/RS,
2003 (n = 145.870)................................................................................ 123
TABELA 3 – Resultados da regressão logística simples e múltipla,
tendo como desfecho o BPN de NV a termo (n = 134.635),
SINASC/RS, 2003................................................................................. 124
TABELA 4 – Modelos com efeitos das covariáveis ao nível individual
e contextual no risco de BPN................................................................ 125
ANEXOS
TABELA 1 – Declaração de Nascido Vivo (DN)................................... 159
TABELA 2 – Distribuição do peso ao nascer pela idade gestacional
dos nascidos vivos, SINASC/RS, 2003................................................ 162
TABELA 3 – Definição das variáveis de contexto das microrregiões
do RS.................................................................................................... 164
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16
LISTA DE FIGURAS
Revisão da Literatura
FIGURA 1 – Estrutura hierárquica das variáveis na modelagem
multinível (do Artigo 2).......................................................................... 55
Artigo 1
FIGURA 1 – Proporção de baixo peso ao nascer (PBPN) média para
as microrregiões do Rio Grande do Sul, de 1994 a 2004............. 91
FIGURA 2 – Proporção de baixo peso ao nascer (PBPN) por
microrregião no Rio Grande do Sul, de 1994 a 2004........................... 92
FIGURA 3 – Variância complexa: (1) Função de variância, nível 1
(nscore = CMI centrado na média); (2) Função de variância, nível 2 .. 95
FIGURA 4 – Gráficos dos resíduos reduzidos ordenados para o nível
das microrregiões: (1) resíduos para os interceptos; (2) resíduos
para as inclinações............................................................................... 96
Artigo 2
FIGURA 1 – Gráfico dos resíduos reduzidos ordenados para as
microrregiões: (1) resíduos para o modelo 2, os NV; (2) resíduos
para o modelo 3, os NV a termo........................................................... 126
ANEXOS
FIGURA 1 – Variância complexa no nível 1......................................... 167
FIGURA 2 – Variância complexa no nível 2......................................... 168
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17
1. APRESENTAÇÃO
Este trabalho consiste na tese de doutorado intitulada “Baixo peso de
nascidos vivos no Rio Grande do Sul, Brasil: Uma análise estatística
multinível”, apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia
da Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 30 de janeiro de 2007. O
trabalho é apresentado em três partes, na ordem que segue:
1. Introdução, Revisão da Literatura e Objetivos;
2. Artigo 1: Proporção de baixo peso ao nascer, no período de 1994 a
2004, por microrregião do estado do Rio Grande do Sul – Análise clássica e
multinível e Artigo 2: Fatores de risco para baixo peso ao nascer no estado
do Rio Grande do Sul, 2003 – Análise clássica e multinível;
3. Conclusões e Considerações Finais.
Como documentos de apoio, incluindo o Projeto de Pesquisa, utilizou-se
o parecer de aprovação da Comissão de Pesquisa, o Formulário da
Declaração de Nascido Vivo, a tabela com a identificação dos erros de
registro, a tabela com os indicadores de contexto das microrregiões do RS e
as funções de variância ou variância complexa (Artigo 1) estão apresentados
nos anexos.
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18
2. INTRODUÇÃO
O peso ao nascer é um importante indicador da saúde de uma
população e está associado a um grande número de fatores, tal como idade
gestacional, gravidez múltipla, alta paridade e doenças intercorrentes da
gestação, como a pré-eclâmpsia. Há também evidência de que outros
fatores ambientais menos conhecidos podem afetar o crescimento do feto. O
baixo peso ao nascer (peso inferior a 2.500g) e a prematuridade (tempo
gestacional inferior a 37 semanas) constituem-se nos principais
determinantes da mortalidade perinatal, sendo que os recém-nascidos com
baixo peso e com peso deficiente (entre 2.500 e 2.999g) representam grupos
vulneráveis ao impacto de condições ambientais e sociais. A variabilidade
geográfica do baixo peso tem despertado grande interesse de
pesquisadores, devido a sua forte associação com mortalidade infantil e
morbidade e à conhecida associação entre privação e localidade com
doença-saúde (Jarvelin, 1997).
O fato de as mães de uma localidade compartilharem o mesmo
ambiente ou serem mais semelhantes entre si do que em relação a outras
localidades pode levar a uma maior semelhança também no desfecho de
interesse. Quando isso acontece, foi violada a suposição de independência,
passando a existir correlação entre as mães e bebês na mesma localidade.
Esse problema é ainda mais importante quando variáveis explanatórias de
níveis superiores da hierarquia são de interesse, de forma que todas as
unidades de uma localidade estão expostas de forma idêntica ao fator
(Barros, 2002).
A análise estatística contextual ou multinível busca combinar a análise
das características dos indivíduos com as características do ambiente e de
aspectos sociais dos grupos a que eles pertencem. Na sociedade, por
exemplo, os indivíduos estão naturalmente organizados em grupos: o
indivíduo na família, as famílias agrupadas em bairros, estes organizados
em municípios, etc.. As variáveis contextuais podem ter efeitos
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19
independentes das características individuais ou modificar a maneira como
estas características individuais incidem sobre a situação de saúde (Diez-
Roux, 1998).
A grande maioria dos estudos sobre o peso ao nascer tem modelado
desfechos de recém-nascidos, usando somente variáveis explanatórias no
nível individual, não tendo sido identificado nenhum trabalho multinível com
desfecho de peso ao nascer com dados de crianças nascidas no Brasil.
Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo sobre o baixo
peso ao nascer de crianças nascidas vivas de gestações simples no RS, por
meio da modelagem multinível.
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20
3. REVISÃO DE LITERATURA
3.1 Sistema de Nascidos Vivos
O Sistema de Nascidos Vivos (SINASC) é um subsistema de
informações de âmbito nacional, sob a responsabilidade das Secretarias
Estaduais e Municipais de Saúde, concebido para diminuir a subenumeração
e melhorar a qualidade da informação sobre os nascidos vivos. Esse sistema
é alimentado pela declaração de nascido vivo (Anexo C), documento oficial
emitido pelo hospital onde ocorre o nascimento (Drachler, 2003). A emissão
da declaração de nascido vivo é considerada obrigatória no serviço de saúde
em que ocorreu o parto (MS/SVS, 2004b).
O SINASC foi implantado oficialmente pelo Ministério da Saúde em
1990, propiciando um aporte significativo de dados sobre nascidos vivos,
com suas características mais importantes, como sexo, local onde ocorreu o
nascimento, tipo de parto e peso ao nascer, entre outras. Sua base de dados
é nacional, gerada e administrada pelo Centro Nacional de Epidemiologia
(CENEPI) em cooperação com o Departamento de Informática do SUS
(DATASUS) (MS/SVS, 2006).
Nascido Vivo, segundo a definição da Organização Mundial da Saúde
(OMS), é todo o produto da concepção que, independentemente do tempo
de gestação, depois de expulso ou extraído do corpo da mãe, respira ou
apresenta outro sinal de vida, tal como batimento cardíaco, pulsação do
cordão umbilical ou movimentos efetivos dos músculos de contração
voluntária, estando ou não desprendida a placenta (MS/SVS, 2006b).
Atualmente, o SINASC está implantado em todos os estados
brasileiros, e as informações são divulgadas pelo site da internet do
Datasus/Ministério da Saúde (www.datasus.gov.br). O sistema é uma fonte
de dados de inestimável valor para orientar as políticas de atenção à
gestante e ao recém-nascido nos níveis municipal, estadual e nacional
(MS/SVS, 2004 b).
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21
A cobertura do SINASC ainda não é completa, embora seja
perceptível que esteja crescendo e que a qualidade da informação venha
melhorando desde a sua implantação. A comparação entre o número de
nascimentos ocorridos nos hospitais do SUS e os declarados no SINASC
mostra ainda deficiências na sua cobertura em alguns estados do País,
sendo que as melhores coberturas ocorrem nas regiões Sul e Sudeste. Na
maioria dos estados dessas regiões, a qualidade do SINASC é reconhecida
e tem sido referendada pela Rede Interagencial de Informações para a
Saúde (RIPSA) (MS/SVS, 2004 b).
Três estudos foram encontrados sobre a confiabilidade do SINASC: o
de Mello Jorge et al. (1997), que analisaram as declarações de nascido vivo
do Serviço Municipal de Saúde de Londrina, no Paraná, cujos dados foram
originados dos partos ocorridos entre abril e setembro de 1994. Foi
encontrada uma taxa de sub-registro estimada entre 5,3% e 6,6%. O de
Theme Filha et al. (2004), estudo feito com nascidos vivos hospitalares no
Município do Rio de Janeiro, utilizou dados de 9.608 nascidos vivos de 1999
a 2001, para avaliar a concordância entre as informações obtidas pela
pesquisa e as constantes no SINASC. Foi utilizado o coeficiente Kappa
ajustado à prevalência para avaliação da concordância de variáveis
categóricas. Para as variáveis contínuas foi utilizado o coeficiente de
correlação intraclasse. Foram encontrados maiores índices de concordância
(concordância>0,90), nas variáveis: sexo, peso ao nascer, idade da mãe,
tipo de parto e tipo de gestação. As menores concordâncias
(concordância<0,70) foram: estado civil, grau de instrução e consultas pré-
natais.
O estudo realizado por Almeida et al. (2006) avaliou a validade das
informações das Declarações de Nascido Vivo. Para o estudo, foram
vinculados os bancos de nascidos vivos do município de São Paulo, do
período de 1/08/2000 a 31/01/2001, sendo realizado um estudo de caso-
controle de base populacional. As informações das Declarações de Nascido
Vivo foram comparadas com as obtidas de entrevistas às mães e dos
prontuários hospitalares. As Declarações de Nascido Vivo mostraram-se
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excelente fonte de identificação de recém-nascido de baixo peso e do tipo de
parto, pois apresentaram o grau de concordância mais elevado (próximo de
100%). Por outro lado, fica evidenciado que os nascimentos pré-termo tem
um relato subestimado.
Até a finalização desta revisão, não foi encontrado nenhum estudo
sobre a confiabilidade do SINASC/Rio Grande do Sul, sendo o mesmo
referido por Freitas et al. (2005).
3.2 Peso ao nascer
3.2.1 Definições e conceitos
O peso ao nascer é o primeiro peso do feto ou recém-nascido obtido
após o nascimento (WHO, 1992).
Para os nascidos vivos, o peso ao nascer deveria, preferencialmente,
ser medido dentro da primeira hora de vida, antes que uma perda de peso
significante pós-natal possa ocorrer (WHO, 2004).
Tanto o peso ao nascer como a mortalidade infantil constituem
excelentes indicadores socioeconômicos, sendo que o primeiro seria
superior à mortalidade infantil por ser menos influenciável por intervenções
médico-sanitárias específicas (Victora, 1994).
O baixo peso ao nascer tem sido definido pela Organização Mundial
de Saúde (OMS) como o peso ao nascer inferior a 2.500g (WHO, 1992).
Esse ponto de corte, adotado para comparação internacional, é baseado em
observações epidemiológicas de que crianças pesando menos do que
2.500g têm, aproximadamente, 20 vezes mais risco de morrer do que bebês
mais pesados (Kramer, 1987).
Existem dois principais mecanismos que levam ao baixo peso: a
prematuridade (tempo gestacional inferior a 37 semanas) e o crescimento
intra-uterino restrito (RCIU). Esse último é também conhecido como
desnutrição fetal, ocorrendo quando a criança nasce com peso abaixo do
valor-limite para a sua idade gestacional, sendo que a maior parte dessas
crianças é nascida a termo. Entre as principais causas de baixo peso ao
nascer, encontram-se as infecções, a desnutrição materna e o fumo (Victora,
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1994; Kramer, 1987). Outros fatores associados ao baixo peso são: pouca
idade gestacional, gravidez múltipla, alta paridade e doenças, como a pré-
eclâmpsia. Há também evidência de que outros fatores ambientais menos
conhecidos podem afetar o crescimento do feto (Jarvelin, 1997). Esses
fatores relacionam o bebê, a mãe e o ambiente físico e têm um importante
papel na determinação da saúde futura dos recém-nascidos (WHO, 2004).
O baixo peso ao nascer e a prematuridade constituem-se nos
principais determinantes da mortalidade perinatal, sendo que os recém-
nascidos com baixo peso e com peso deficiente (entre 2.500 e 2.999g)
representam grupos vulneráveis ao impacto de condições ambientais e
sociais (Jarvelin, 1997). O baixo peso ao nascer também está estreitamente
associado com a morbidade fetal e neonatal, inibição do crescimento e
desenvolvimento cognitivo e surgimento posterior de doenças crônicas
(Barker, 1992).
Os recém-nascidos prematuros são associados mais freqüentemente
a fatores biológicos maternos, e o crescimento intra-uterino restrito, a fatores
socioeconômicos (Kramer, 1987).
A variabilidade geográfica do baixo peso tem despertado grande
interesse de pesquisadores, devido à associação entre privação e localidade
com doença-saúde. (Jarvelin, 1997)
Para a mesma idade gestacional, as meninas pesam menos do que
os meninos; as primeiras crianças a nascerem são mais leves do que as
crianças subseqüentes; e gêmeos pesam menos do que os bebês únicos. O
peso ao nascer é afetado pelo próprio crescimento fetal da mãe e de sua
dieta, do nascimento à gravidez e, assim, por sua composição corporal na
concepção. Mulheres de baixa estatura, mulheres que vivem em grandes
altitudes e mulheres jovens têm bebês menores. Os processos biológicos
que afetam o feto no útero estão relacionados à fisiologia da mãe, incluindo
sua nutrição (peso da mãe antes da gravidez e história anterior de ter tido
um recém-nascido com baixo peso). A dieta da mulher grávida, o estilo de
vida (abuso de álcool, tabaco ou drogas) e outras exposições (malária, HIV
ou sífilis) ou complicações, tais como a hipertensão prévia ou gestacional,
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podem afetar o crescimento e o desenvolvimento fetal, bem como a duração
da gestação (Kramer, 1987; WHO, 2004; UNICEF, 2006a). Mães com
privações socioeconômicas, freqüentemente, têm crianças com baixo peso
ao nascer. Nessas condições, as crianças de baixo peso nascidas de mães
mal nutridas e sem saúde por um longo período de tempo, incluindo o
período da gravidez, podem apresentar alta prevalência de infecções
específicas e não-específicas ou de complicações da gravidez justificada
pela pobreza. Exigências físicas no trabalho durante a gestação também
contribuem para um pobre crescimento fetal (WHO, 2004; UNICEF, 2006a).
Embora exista alguma concordância entre as categorias de peso ao
nascer e idade gestacional, elas não são permutáveis. Aproximadamente
dois terços de crianças com baixo peso ao nascer são pré-termo. Crianças a
termo podem apresentar baixo peso porque são “pequenas para a idade
gestacional” (Tuker, 2004).
Crianças pré-termo podem, também, ser pequenas para a idade
gestacional. Elas podem ter problemas neonatais adicionais aos relatados
para a idade gestacional reduzida, particularmente se elas são pequenas
devido à restrição de crescimento intra-uterino. Problemas perinatais
relacionados ao crescimento intra-uterino incluem morte perinatal, sofrimento
fetal, síndrome de aspiração do mecônio, hipoglicemia, policitemia ou
hiperviscosidade e hipotermia (Tuker, 2004).
Para muitas mulheres em países em desenvolvimento, os fatores
econômicos, sociais e culturais tornam difícil a obtenção do alimento e dos
cuidados de saúde necessários, tornando mais freqüente a ocorrência do
baixo peso ao nascer nos meios mais pobres e nas minorias étnicas
(UNICEF, 2006b, WHO, 2004). Nesses países, o baixo peso ao nascer é
provavelmente causado por restrição de crescimento intra-uterino. A má
nutrição materna e infecções crônicas na gravidez são os principais fatores
que causam a restrição de crescimento intra-uterino. Embora as técnicas
avançadas no cuidado de crianças pré-termo tenham melhorado os
desfechos em países desenvolvidos com bons recursos nos serviços de
cuidados, elas não têm influenciado a morbidade e mortalidade neonatal nos
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países com deficiência nos cuidados básicos do atendimento obstétrico.
Assim, nos países em desenvolvimento, as prioridades seriam reduzir as
infecções associadas ao parto, a identificação e condução da gravidez da
mulher sob risco e fornecer, basicamente, o ressuscitamento neonatal
(Tucker, 2004).
O objetivo da redução da incidência de baixo peso ao nascer para no
mínimo um terço, entre 2000 e 2010, é um dos principais objetivos da “A
World Fit for Children”, a Declaração e Plano de Ação adotada na Sessão
Especial sobre Crianças, na Assembléia Geral das Nações Unidas, em
2002. A redução da incidência de baixo peso ao nascer contribuiria para que
fosse atingido o Objetivo de Desenvolvimento do Milênio (ODM), que é a
redução da mortalidade infantil. Ações no sentido da realização dos ODMs
necessitam garantir um início saudável de vida da criança, garantindo à
mulher uma gravidez cuidada e sadia e um parto seguro.
Valores de proporções de baixo peso ao nascer, abaixo de 10%, são
aceitáveis internacionalmente, sendo que esse número está em torno de 6%
nos países desenvolvidos (Mendonça, 2005).
No mundo, todos os anos, nascem mais de 20 milhões de crianças
com baixo peso, o que, nos países em desenvolvimento, equivale a 17% de
todos os nascimentos, sendo mais que o dobro do índice dos países
industrializados (7%). As maiores concentrações de bebês com baixo peso
ao nascer ocorre em duas regiões: Ásia e África. A Índia, sozinha, é
responsável por 40% da fatia dos países em desenvolvimento e mais da
metade dos países da Ásia. Há mais de 1 milhão de nascidos de baixo peso
na China e próximo a 8 milhões na Índia. A América Latina, o Caribe e a
Oceania têm o menor número, com 1,2 milhão e 27 mil, respectivamente
(WHO, 2004). Como nos países em desenvolvimento nem todos os bebês
são pesados logo que nascem, fica difícil obter um controle confiável deste
indicador (UNICEF, 2006b).
A proporção de baixo peso ao nascer varia de 4% a 6% nos países do
Ocidente como Suécia, França, Estados Unidos e Canadá (UNICEF, 2006b).
Na América Latina, a taxa global varia de acordo com a região geográfica. A
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Organização Pan Americana de Saúde estima que a proporção global seja
8,27% na América do Sul e México e varie de 6% no Peru a 10% na Bolívia
e Venezuela. Na América Central, a proporção global é de 11,2%, variando
de 6% em Belize e El Salvador para 15% na Nicarágua (Castillo-Salgado,
2000).
Mesmo em países desenvolvidos, há muitas incertezas e imperfeições
nos registros de estimativas da gestação. Na maioria dos dados da
Inglaterra, o peso ao nascer é coletado rotineiramente, mas não a idade
gestacional (Tucker, 2004).
A proporção de baixo peso ao nascer, no Brasil, não apresenta
grandes variações entre 1994 e 2002. Entre 1996 e 2000, o número de
crianças que nasceram com baixo peso apresentou uma redução de 1,8%.
De 2000 a 2004 houve um aumento nessas proporções, sendo estas,
respectivamente, 7,6%, 7,9%, 8,1%, 8,2% e 8,2%,sendo que as regiões Sul
e Sudeste apresentaram os maiores valores. A região Sudeste foi a que
apresentou a maior proporção nesse ps, o,
27
3.2.2 Estudos brasileiros sobre peso ao nascer
Neste item, estão resumidos alguns estudos brasileiros de relevância,
que abordaram o peso ao nascer como variável de interesse.
Benicio et al. (1985) realizaram uma análise multivariável de fatores
de risco para o baixo peso ao nascer no município de São Paulo. Foram
analisados dados dos recém-nascidos em 31 maternidades no ano de 1978.
Os autores encontraram que a ausência de assistência pré-natal, o peso
pré-gestacional < 50Kg, o tabagismo na gestação e a idade materna (< 20
anos) são fatores de risco significativos para o baixo peso ao nascer.
Almeida et al. (1992) realizaram um estudo sobre o peso ao nascer,
classe social e mortalidade infantil em Ribeirão Preto, São Paulo, utilizando
dados de gestantes de oito maternidades, nos anos de 1978 e 1979. O
estudo observou que conforme aumenta o peso ao nascer, diminuem todos
os coeficientes de mortalidade dos recém nascidos, em todas as classes
sociais.
Um trabalho realizado por Victora et al. (1994) avaliou a situação de
saúde da criança no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, no período de
1980 a 1992. O baixo peso ao nascer foi de 8,3% em 1980, atingindo 9,6%
em 1991 e caindo bruscamente para 8,2% em 1992. A estabilidade desta
proporção sugere que as condições em relação ao estado nutricional e às
infecções, bem como o pré-natal das gestantes, não progrediram naquela
década. A análise geográfica do baixo peso mostrou uma distribuição
desigual dentro do estado do Rio Grande do Sul, sendo mais precárias as
condições de saúde nas regiões Sul, Oeste e região Metropolitana. O norte
do estado, por outro lado, mostrou as melhores condições. Essas
desigualdades regionais reproduzem os resultados de estudos realizados há
mais de uma década, os quais mostraram forte associação entre a estrutura
fundiária e a saúde das crianças.
Horta et al. (1996) realizaram análise de duas coortes de base
populacional em Pelotas dos anos de 1982 e 1993. Considerando as
variáveis renda familiar e idade gestacional, os autores encontraram que a
proporção de baixo peso ao nascer aumentou de 9,0% para 9,8% (p=0,2), a
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de nascimentos pré-termo aumentou de 5,6% para 7,5% (p<0,01) e a de
restrição de crescimento intra-uterino passou de 15,0% para 17,5% (p<0,05)
de 1982 para 1993. A renda familiar esteve inversamente associada com o
baixo peso ao nascer e com a restrição de crescimento intra-uterino, mas
não com os nascimentos pré-termo.
Também sobre as coortes de 1982 e 1993 de Pelotas, Barros et al.
(1996) realizaram um estudo sobre os principais achados relacionados à
saúde materno-infantil na cidade. Os autores concluíram que o aumento no
baixo peso ao nascer foi devido à maior proporção de recém-nascidos pré-
termo com peso adequado para a idade gestacional e ao aumento da
proporção dos recém-nascidos com restrição de crescimento intra-uterino.
Possíveis causas para o aumento da prematuridade poderiam ser as
interrupções da gestação por cesárea ou indução do parto antes do seu
término, devido a melhores condições de cuidados na gestação, ou
infecções maternas que desencadeassem o trabalho de parto pré-termo.
Rodrigues et al. (1997) realizaram uma análise descritiva das
informações do SINASC/Belo Horizonte dos anos de 1992, 1993 e 1994. As
proporções de baixo peso ao nascer encontradas foram, respectivamente,
9,9%, 10,7% e 10,6%. Constatou-se uma alta proporção de parto cesáreo,
com variação de 40,5% a 42,7%. Em relação ao grau de instrução materna,
58,2% a 59,2% das mulheres assistidas não possuíam 1
o
grau completo,
sendo a escolaridade um indicador de condição social.
Halpern et al. (1998) realizaram um estudo sobre a atenção pré-natal
de nascidos nos hospitais na cidade de Pelotas no ano de 1993. A
proporção de baixo peso ao nascer no grupo de mães que não fez pré-natal
foi 2,5 vezes a do grupo que realizou cinco ou mais consultas pré-natais.
Costa e Gotlieb (1998) analisaram as Declarações de Nascido Vivo
dos nascidos vivos hospitalares e não gemelares, nascidos no período de 6
meses no ano de 1992 em alguns municípios do estado de São Paulo. A
proporção de baixo peso encontrada foi 7,5%, associado ao sexo feminino,
prematuridade, mãe adolescente, mãe idosa e paridade.
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Utilizando os dados do SINASC de 1994, D’Orsi e Carvalho (1998)
analisaram o perfil dos nascidos vivos, por bairros, no município do Rio de
Janeiro. Foram empregados mapas de padrão e o teste estatístico I de
Moran para a detecção de cluster espacial. A proporção de baixo peso ao
nascer para o município foi de 10,1% (5,0% a 16,1%), apresentando um
padrão espacial aleatório, demonstrando que, nessa escala de análise, este
indicador não discrimina grupos de risco, apesar do seu inquestionável valor
preditivo para morbi-mortalidade infantil em nível individual.
Em estudo sobre a gravidez na adolescência como fator de risco para
baixo peso ao nascer no município do Rio de Janeiro (SINASC), 1996 a
1998, Gama et al. (2001) analisaram os registros de nascimentos,
encontrando maior proporção de baixo peso ao nascer entre as mães
adolescentes (15 a 19 anos) quando comparado ao grupo de mães com
idade entre 20 e 24 anos. Entre as gestantes sem acompanhamento pré-
natal, não foi observada diferença no peso ao nascer nos dois grupos. A
análise de regressão logística mostrou que existe um efeito da idade
materna na explicação do baixo peso ao nascer, mesmo quando controlado
por outras variáveis (OR=1,27; IC95%: 1,05–1,54), sendo que a ocorrência
de baixo peso ao nascer é fortemente determinada pela prematuridade
(OR=26,90; IC95%: 21,92–33,02), seguida do pequeno número de consultas
pré-natais (≤ 6 consultas).
Gama et al. (2002), dando continuidade ao trabalho anterior com
dados do SINASC (Gama et al., 2001) do município do Rio de Janeiro, no
período de 1999 a 2000, concluíram que, com as gestantes em que a
cobertura pré-natal foi insuficiente ou nula (0 a 3 consultas), os riscos de
parto prematuro e de baixo peso ao nascer foram significativamente maiores
para as mães adolescentes. A proporção de baixo peso ao nascer foi 31,1%
para os nascidos vivos de mães adolescentes e com 0 a 3 consultas pré-
natais. Os autores encontraram uma relação inversa entre o número de
consultas pré-natais e a proporção de prematuros e de baixo peso ao
nascer, concluindo que a assistência pré-natal apresentou-se como uma
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30
política compensatória e eficiente para a prevenção da prematuridade e do
baixo peso ao nascer, sobretudo entre as grávidas adolescentes.
Carniel et al. (2003), em estudo descritivo transversal que analisou as
Declarações de Nascido Vivo de um Centro de Saúde da cidade de
Campinas em 1999, encontraram 6,5% de prematuros, 50,3% de partos
cesáreos e 9% de recém-nascidos com baixo peso. Evidenciaram-se riscos
para as adolescentes sem companheiro, sem renda e sem informação sobre
a ocupação. Mulheres sem renda e com baixa escolaridade foram protegidas
dos partos cesáreos. Foi encontrada associação significativa somente entre
o peso ao nascer e a idade gestacional.
Nascimento (2003) estimou alguns fatores de risco para baixo peso
ao nascer em Guaratinguetá, no estado de São Paulo, entrevistando mães
no setor de vacinação do SUS em 1998. As variáveis idade materna inferior
a 20 anos, outros filhos com baixo peso, ganho de peso igual ou menor que
10Kg, hipertensão arterial e tabagismo apresentaram significância estatística
no modelo de regressão logística múltiplo. O autor enfatizou que o controle
do peso, da hipertensão arterial e do tabagismo pode ocorrer durante o pré-
natal, ao contrário dos outros dois fatores, o que poderia reduzir em quase
50% a proporção de baixo peso ao nascer. O trabalho não encontrou
associação entre o peso ao nascer e as variáveis socioeconômicas grau de
instrução materna e situação de emprego.
Um estudo foi realizado por Silva et al. (2003) sobre a mortalidade
infantil e baixo peso ao nascer nas cidades brasileiras de Ribeirão Preto,
São Paulo (região Sudeste) e São Luís (região Nordeste). Ribeirão Preto é
uma das cidades mais desenvolvidas do Brasil, com uma das mais altas
rendas per capita. São Luiz é a capital do estado do Maranhão e está
localizada dentro de uma das regiões mais pobresrd
31
menor, em uma das cidades mais pobres. As proporções de prematuridade
foram semelhantes, quando se esperava proporção mais elevada em
Ribeirão Preto, por sua relação direta com o baixo peso. Observou-se que
São Luís apresentou menor baixo peso ao nascer e maior mortalidade
infantil, ocorrendo o inverso em Ribeirão Preto. Os autores concluíram que a
maior proporção de tabagismo materno e melhor acesso e qualidade de
assistência perinatal, promovendo intervenções médicas mais precoces
(cesárea e prematuridade induzida) resultam em maior número de nascidos
com baixo peso do que natimortos em Ribeirão Preto. Esses fatos poderiam
explicar esse paradoxo epidemiológico. É importante referir que Ribeirão
Preto, sendo um centro de referência em saúde, trata melhor as patologias
na gestação.
Silva et al. (2005), em outro estudo sobre as coortes de São Luís e de
Ribeirão Preto, não encontraram diferença significativa entre as proporções
de pequeno para a idade gestacional (PIG) e pré-termo entre as duas
coortes. Parte do paradoxo do baixo peso ao nascer, observado para as
duas cidades, foi devido à maior proporção de pequenos para a idade
gestacional em nascidos pré-termo em Ribeirão Preto. Fatores tais como
maior intervenção médica em recém-nascidos pré-termo próximos do fim da
gravidez, em municípios mais desenvolvidos, determinam a idade
gestacional; e o sub-registro de nascidos vivos como parto de criança morta,
em municípios menos desenvolvidos, pode explicar por que as proporções
de baixo peso ao nascer no Brasil são maiores em municípios ricos do que
em pobres.
Lima e Sampaio (2004), com o objetivo de estudar a influência de
fatores obstétricos, socioeconômicos e nutricionais sobre o peso de recém-
nascidos, analisaram dados de gestantes na maternidade de Teresina,
Piauí, no ano de 2003, incluindo mulheres com idade entre 20 e 34 anos,
idade gestacional ≥ 37 semanas (a termo), não fumantes, sem doenças, com
feto único, vivo e sem malformação congênita. Os autores encontraram uma
população jovem, de baixo poder aquisitivo, escolaridade de oito ou mais
anos. No tocante aos recém-nascidos, 73,6% nasceram com peso entre
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32
3000 e 3999g, e somente 1,5% com baixo peso, dado que as gestações
foram a termo. Houve associação significativa do peso ao nascer com a
altura materna e com o total de ganho de peso durante a gestação. Os
autores concluíram que o ganho adequado de peso durante e gestação e o
atendimento pré-natal devem ter papel relevante na promoção de evolução
positiva da gestação, prevenindo um prognóstico neonatal negativo.
Em uma revisão sistemática de estudos publicados nas bases de
dados Medline, Cochrane Library e Scielo, entre 1990 e 2002, em que o pré-
natal foi investigado como uma das variáveis preditoras do peso ao nascer,
foram encontrados 25 estudos: 17 transversais, 4 coortes, 3 caso-controle e
1 ensaio randomizado. Em geral, os estudos transversais encontraram um
efeito protetor do pré-natal sobre o baixo peso ao nascer, enquanto os
estudos com outros delineamentos foram conflitantes. Ainda existem
controvérsias. Os achados desta revisão sistemática evidenciam que o
impacto do pré-natal sobre o peso ao nascer não é inequívoco,
principalmente devido ao efeito do viés de auto-seleção. Ensaios
randomizados são necessários para definir com menor incerteza o impacto
do pré-natal sobre o peso ao nascer e outros desfechos da gravidez (Silveira
e Santos, 2004).
Gama et al. (2004) estudaram os fatores associados à assistência
pré-natal precária em uma amostra de puérperas adolescentes no pós-parto
imediato em maternidades do município do Rio de Janeiro no período de
1999 a 2000. Com o estudo, os autores concluíram que as mães com piores
condições de vida e comportamento de risco na gravidez foram as que mais
ficaram à margem da assistência pré-natal.
Moraes et al. (2004) avaliaram a assistência às gestantes moradoras
no município de São José do Rio Preto, em São Paulo. Analisaram dados
primários e do SINASC no período de 1997 e 2001. Os autores observaram
que em um grupo de hospitais com pequena percentagem de leitos
financiados pelo SUS, as proporções de cesarianas foram elevadas, sendo
94,6% em 1997 e 96,7% em 2001. Em hospitais com maioria dos leitos
financiados pelo SUS, as proporções de cesarianas diminuíram de 76,6%
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33
em 1997 para 48,9% em 2001. A proporção de baixo peso ao nascer em
1997 foi 9,0% e em 2001 foi 9,4%, apresentando pouca variação, refletindo a
existência de políticas de saúde inadequadas que não garantem a
incorporação da integralidade e da eqüidade na oferta de serviços de
atenção à saúde da mulher.
Em um trabalho de revisão sobre fatores de risco para baixo peso ao
nascer, Bernabé et al. (2004) encontraram que o baixo peso ao nascer é um
dos principais preditores da mortalidade infantil. A proporção mundial de
baixo peso ao nascer está em torno de 17%, embora estimativas variem de
19% em países em desenvolvimento (onde existe um importante problema
de saúde pública) a 5% a 7% em países desenvolvidos. A proporção na
Espanha, na década de 80 foi de 5,7%. O baixo peso ao nascer geralmente
está associado a situações nas quais a má nutrição intra-uterina é produzida
devido a alterações na circulação da placenta. Existem muitos fatores
conhecidos, os quais os mais importantes são os riscos socioeconômicos, os
riscos médicos antes ou durante a gestação e o estilo de vida materno.
Contudo, embora existam intervenções para prevenir muitos destes fatores
antes e durante a gravidez, a incidência de baixo peso ao nascer não tem
diminuído.
O estudo de Minamisava et al. (2004) trata de fatores de risco
associados aos recém-nascidos de baixo peso na região central do Brasil,
mais especificamente no estado de Goiás, utilizando dados do SINASC do
ano de 2000. A proporção encontrada para o baixo peso ao nascer foi de
5,96%, e os fatores associados foram: prematuridade, baixa e avançada
idade materna, mulheres não-casadas, menos de sete consultas de pré-
natal, parto não-hospitalar e neonatos do sexo feminino.
Giglio et al. (2005) realizaram análise de regressão logística do baixo
peso ao nascer em coorte de recém-nascidos em Goiânia no ano de 2000.
Os dados foram obtidos do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM)
e do SINASC. Os autores encontraram que a proporção de baixo peso ao
nascer foi 6,9%, sendo identificados os seguintes fatores de risco para o
baixo peso ao nascer: prematuridade, malformação congênita, idade
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34
extrema da mãe, residência da mãe, baixo número de consultas pré-natais,
parto em hospital público e sexo feminino.
Gurgel et al. (2005), em estudo da distribuição espacial do baixo peso
ao nascer no estado de Sergipe no período de 1995 a 1998, utilizaram os
dados do SINASC em análises de agrupamento e de correlação e regressão
múltipla. Observaram que a evolução do baixo peso, em Sergipe, foi
decrescente, 7,84% em 1995 e 7,04% em 1998, tendo como causas as
relacionadas ao ambiente. Não houve diferenças significativas nas
proporções de baixo peso ao nascer entre os 7 Distritos Regionais de
Saúde. Com o trabalho, os autores concluíram que a proporção de baixo
peso ao nascer é útil como indicador do risco individual, porém, como
indicador coletivo de saúde, não parece ser capaz de expressar diferenças
entre regiões que não apresentam variabilidade acentuada entre si.
Vidal et al. (2005) avaliaram a série histórica dos nascidos vivos no
Instituto Materno Infantil de Pernambuco de 1991 a 2000. Os dados foram
obtidos do SINASC. A proporção de baixo peso ao nascer aumentou
gradativamente ao longo dos anos, principalmente a partir de 1997, quando
o valor encontrado foi de 18,3%, atingindo um patamar de 22,8% em 2000,
bastante elevado em relação a outros estudos.
Barros et al. (2005) estudaram três coortes de nascimentos da cidade
de Pelotas dos anos de 1982, 1993 e 2004. Encontraram que a proporção
de nascimentos pré-termo aumentou de 6,3% em 1982 para 16,2%, em
2004, correspondendo a uma redução de 47g na média de peso ao nascer e
conseqüentemente, a um aumento das proporções de baixo peso de 9,0%
em 1982 para 10,4%, em 2004. Houve um grande aumento nas proporções
de cesariana de 27,6% em 1982 para 43,2% em 2004. Os autores sugerem
que o aumento do número de pré-termos seja resultado de intervenções
obstétricas (cesarianas e indução de parto), com e sem indicação.
Carvalho e Gomes (2005) realizaram uma revisão da literatura nas
bases de dados Medline, Lilacs e Scielo de 1990 a 2004, para o SIM e
SINASC, sobre mortalidade e muito baixo peso ao nascer em crianças no
Brasil. Encontraram que a proporção de muito baixo peso ao nascer é maior
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35
nas regiões metropolitanas, a qual pode ser explicada pelos fatores
relacionados à qualidade das informações. No trabalho, a ocorrência do
paradoxo epidemiológico apontado por Silva et al. (2005) demonstrou uma
maior proporção de baixo peso ao nascer na cidade de Ribeirão Preto (SP)
em relação a São Luís (MA). Para esses autores, as diferenças no acesso
ao pré-natal é um dos fatores que potencialmente explica o aparente
paradoxo.
Freitas et al. (2005), em estudo sobre a desigualdade social nas
proporções de cesarianas em primíparas no Rio Grande do Sul, avaliaram
os registros de nascimentos do SINASC dos anos de 1996, 1998 e 2000.
Obtiveram uma proporção de cesarianas de 45%, variando nas macro-
regiões do estado, de 37% no Sul em 1996 a 59% na Serra em 2000. As
proporções de cesáreas aumentaram entre mulheres brancas com maior
escolaridade com mais de 30 anos, que fizeram mais de 6 consultas pré-
natais, sendo maiores na região da Serra. Os resultados mostraram que a
chance de cesariana é maior quando o parto é pós-termo (≥ 42 semanas).
3.2.3 Outros estudos sobre peso ao nascer
Torres-Arreola et al. (2005) realizaram um estudo de caso-controle,
com dados de três hospitais de diferentes áreas geográficas da zona urbana
na cidade do México na primeira metade de 1996, com o objetivo de
descrever os fatores socioeconômicos relacionados ao baixo peso ao
nascer, ajustado por variáveis demográficas, reprodutivas e de serviços de
saúde. Os autores encontraram que o baixo nível socioeconômico era o fator
de risco mais importante para o baixo peso ao nascer (OR=2,68; IC95%:
1,19-6,03) e era independente dos outros fatores, incluindo aqueles
relacionados à reprodução e nutrição, ao fumo, à morbidade durante a
gravidez, ao acesso a serviços de saúde e aos cuidados pré-natais.
O objetivo do estudo de Roberts (1997) foi examinar os precursores
socioeconômicos de disparidades na saúde materna, pela medida de
associação de nove indicadores de fenômenos sociais ao nível da
vizinhança com o baixo peso ao nascer de crianças. Os registros vitais e os
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36
dados do censo da área metropolitana de Chicago foram vinculados para o
ano de 1990. O modelo de regressão logística foi usado para predizer os
fatores de risco para o baixo peso ao nascer, pelo método automático de
eliminação backward. As informações foram relativas às 77 áreas
comunitárias. A privação econômica da comunidade e o custo das moradias
estavam associados positivamente com o baixo peso ao nascer, enquanto o
status socioeconômico da comunidade, moradias super-habitadas, alta
percentagem de jovens e residentes afro-americanas estavam
negativamente associadas com o baixo peso. As proporções de baixo peso
ao nascer variaram de 4,6% a 9,1%. Os autores concluíram que a
desigualdade na saúde materna deveria ser explorada no contexto da
segregação histórica, estratificação social, dinâmica da assistência social e
recursos entre comunidades. Várias características da comunidade
associadas à pobreza foram negativamente associadas ao baixo peso ao
nascer. O autor concluiu que o foco tradicional nos fatores de risco
individuais para o baixo peso ao nascer limita a compreensão deste
processo.
Pearl et al. (2001) vincularam os registros de nascimento aos dados
dos setores censitários para mulheres que tiveram o parto de gestação
simples, em 18 hospitais públicos e privados da Califórnia, no período de
1994 a 1995. Para a análise do peso ao nascer (contínuo e discreto), os
autores examinaram variáveis ao nível da vizinhança como: nível de
pobreza, desemprego e educação. No nível individual, a educação materna
e renda familiar foram ajustadas para o tamanho da família e a cobertura de
seguro de saúde (Medi-Cal) durante a gravidez. Utilizando o modelo de
regressão linear, após o ajuste de características no nível individual e de
outros fatores de risco para a mãe, as características socioeconômicas
menos favoráveis da vizinhança estavam associadas com o menor peso ao
nascer entre mães negras e asiáticas. Não foi encontrada nenhuma relação
consistente entre as características socioeconômicas da vizinhança e o peso
ao nascer para mulheres brancas, latinas nascidas nos Estados Unidos ou
latinas nascidas no exterior. O peso ao nascer aumentou com as
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37
características socioeconômicas menos favoráveis da região de vizinhança
entre as latinas nascidas no exterior com grande grau de pobreza, ou em,
áreas de grande desemprego. Esses achados não são explicados pela
medida de comportamento ou fatores culturais. Em adição às características
socioeconômicas individuais, morar em áreas que são menos vantajosas
socioeconomicamente pode influenciar diferentemente o peso ao nascer,
dependendo da etnia e naturalidade da mulher. Esse foi o primeiro estudo a
registrar, especificamente, a natureza da relação entre as características
socioeconômicas, medidas no nível individual e ao nível da região de
moradia da mãe e o peso ao nascer, entre asiáticas e latinas.
Em revisão da literatura, Rajaratan et al. (2006) identificaram 31
artigos relevantes publicados entre janeiro de 1999 e março de 2004. Os
artigos foram lidos com especial atenção nas medidas das características
das vizinhanças (contexto). Dos artigos selecionados, 5 tinham o peso ao
nascer como medida de desfecho: Buka et al. (2003), English et al. (2003),
Morenoff (2003), Pearl et al. (2001) e Rauh et al. (2001), sendo que todos
incluíram,como variável de contexto, uma medida de renda ou de riqueza da
localidade, entre outras variáveis. Cada desfecho em saúde foi afetado,
teoricamente, pelo contexto da vizinhança de diferentes maneiras. Dessa
forma, pesquisadores em saúde interessados no contexto da vizinhança
devem adaptar as teorias existentes e trabalhar em direção ao
desenvolvimento de novas teorias para explicar com maior abrangência o
desfecho de interesse. Uma barreira encontrada é que a seleção dos
indicadores de contexto para os estudos depende mais da acessibilidade
dos dados de pesquisas populacionais e censos do que da teoria.
Ellen et al. (2001) exploraram as possíveis causas por meio das quais
a área de moradia pode afetar a saúde. Os autores consideram que um
município é uma área geográfica muito grande para ser usado como grupo
num nível de contexto e conseqüentemente para medir a significância do
efeito da vizinhança. Freqüentemente interpretado como efeito da
comunidade, municípios são maiores do que deveríamos considerar como
sendo uma comunidade ou vizinhança. Contudo, certas características de
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38
um município podem ser muito relevantes para a condição de saúde, como
políticas para auxílio de programas sociais, disponibilidade de recursos em
saúde, etc. Na busca de referências na literatura sobre indicadores de
contexto que possam ser usados para explicar o peso ao nascer, foi
encontrado que a exposição ao crime e à violência tem aumentado o stress,
como também a exposição a outras condições sociais, tais como barulho
(Evans, 1997 Apud Ellen, 2001). O stress pode exacerbar a hipertensão e
outras enfermidades a ele relacionadas e pode levar pessoas a fumar e a
apresentar outro comportamento não-saudável como estratégia de reduzi-lo.
O efeito cumulativo do stress pode também enfraquecer o sistema
imunológico e aumentar a vulnerabilidade à doença e à incapacidade
(Geronimus, 1992 Apud Ellen, 2001).
O nível de violência parece ter um efeito poderoso no desfecho do
peso ao nascer. Zapata et al. (1992) estudaram mulheres em Santiago, no
Chile, distribuídas em áreas da cidade que foram mapeadas por ocorrência
de violência sociopolítica durante 1985 a 1986, tais como: ameaças de
bombas, presença militar, fiscalização secreta e manifestações políticas.
Seis centros de saúde com serviços de cuidado pré-natal foram
selecionados aleatoriamente: 3 áreas de “alta violência” e 3 de “baixa
violência”. As mulheres grávidas saudáveis foram entrevistadas duas vezes
sobre suas condições de vida. As informações sobre complicações e
trabalho de parto foram obtidas dos registros clínicos. O estudo encontrou
que mulheres saudáveis morando em áreas de maior violência têm maior
chance de apresentar complicações na gravidez, tais como: hipertensão
gestacional, sangramento, crescimento intra-uterino restrito, contrações pré-
termo e aborto tardio, comparadas com mulheres que moram em
comunidades menos violentas (OR=5,0; IC95%:1,9-12,6). Residir em áreas
de grande violência foi o maior fator de risco observado. O resultado
persistiu após controle para outros possíveis confundidores. Os autores
concluíram que morar em áreas de alto risco social e violência política
aumenta a chance de complicações na gravidez de mulheres saudáveis.
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39
A seguir, serão abordados alguns aspectos de interesse da
modelagem multinível, que serão utilizados para o desenvolvimento do
presente estudo.
3.3 Modelos multiníveis
O desenvolvimento destes modelos tem viabilizado a análise de
estudos que integrem indivíduos dentro de seus grupos ou contextos sociais,
examinando os efeitos combinados tanto das variáveis individuais como das
variáveis de grupos. Esta nova abordagem não tem o objetivo de substituir,
mas sim de complementar e enriquecer o enfoque hoje dominante, indo
além das explicações individuais e biológicas. Nos modelos multiníveis, as
variáveis se estruturam na população de forma hierárquica, e os dados
amostrais são tratados como exemplos de múltiplos estágios dentro da
estrutura hierarquizada (Mendonça, 2001).
O modelo multinível (Goldstein, 1995), também chamado de modelo
hierárquico (Bryk & Raudenbush, 1992), leva em consideração a estrutura
de agrupamento dos dados. Concretamente isso se reflete na especificação
do modelo multinível, por exemplo: para o modelo de regressão clássico, o
intercepto e o coeficiente de inclinação são parâmetros fixos enquanto que,
para o modelo multinível, são considerados parâmetros aleatórios,
dependentes da influência do nível hierárquico mais alto (Soares, 2003).
Levar em conta a hierarquia na estimação dos parâmetros é
importante, porque não fazê-lo pode implicar na superestimação dos
coeficientes do modelo, misturando os efeitos dos níveis e estimando
variâncias incorretas (Barros, 2002).
A análise contextual ou multinível é uma importante ferramenta que
permite simultaneamente combinar a análise das características dos
indivíduos com as dos grupos sociais a que pertencem. As variáveis
contextuais podem ter efeitos independentes das características individuais
ou modificar a maneira como estas características individuais incidem sobre
a situação de saúde (Diez-Roux, 1998). As análises multiníveis deveriam ter
um importante papel na formulação de políticas de saúde (O’Campo, 1997).
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40
Os modelos de regressão tradicionais partem do princípio de que as
pessoas estudadas são independentes entre si em relação ao desfecho,
sendo todas as variáveis tratadas como sendo do mesmo nível hierárquico.
Ignorar o papel delas no nível macro pode levar a uma compreensão
incompleta dos determinantes das doenças nos indivíduos e nas
populações. As variáveis de grupo ou macro podem afetar os indivíduos
diretamente ou forçar as escolhas feitas por cada um. Muitas variáveis
medidas individualmente são fortemente condicionadas por processos
sociais, operando nos níveis de grupos sociais ou sociedades. Quando os
dados são estruturados em hierarquias, unidades no mesmo grupo,
raramente são independentes, porque compartilham de um mesmo ambiente
e apresentam características semelhantes (Mendonça, 2001).
3.2.1 Modelos multiníveis para desfecho contínuo
A análise de modelos que contêm variáveis mensuradas em
diferentes níveis de hierarquia é conhecida como modelos multiníveis. Em
modelos multiníveis existe o conceito de que deveriam ser ajustados
modelos lineares para cada contexto. Normalmente, cada grupo tem as
mesmas variáveis aleató824 Tc ( ) Tj0.048 Tc (que) Tj5.064 Tc ( ) Tj0.048 on
as
mco queja,x orque c
41
uma segunda etapa, como é feito na análise de “inclinação-como-desfecho”
(Burstein et al., 1978). Estatisticamente, em tais análises, as regressões
dentro dos grupos e entre os grupos não são conectadas umas com as
outras. São análises separadas. Tanto no modelo sem-ligação quanto no
modelo com-ligação, os coeficientes de regressão são fixos. O modelo para
os dados completos poderia ser um modelo de coeficientes aleatórios, onde
cada grupo é analisado separadamente e tem seu próprio conjunto de
coeficientes de regressão (Kreft, 1998).
A idéia de análises de regressões separadas dentro de cada grupo,
seguida por coeficientes de regressão do primeiro nível regredidos em
variáveis explanatórias do segundo nível, não é suficiente para especificar
um modelo multinível. É essencial perceber que modelos multiníveis
envolvem uma integração estatística dos diferentes modelos especificados
nos níveis de interesse. A mais simples integração toma lugar no modelo de
coeficientes aleatórios, onde os coeficientes de regressão do primeiro nível
são tratados como variáveis aleatórias no segundo nível. Isso significa que
um coeficiente de regressão é visto como originado de uma distribuição de
probabilidade. Os parâmetros mais importantes dessa distribuição, a média
e a variância estão entre o conjunto de parâmetros, a serem estimados no
modelo multinível. A adição de variáveis explanatórias no segundo nível, no
modelo de coeficientes aleatórios pode torná-lo mais útil. Tais modelos são
normalmente chamados modelos multiníveis (Kreft, 1998).
Uma estrutura hierárquica de dois níveis consiste de unidades do
nível 1 agrupadas em unidades do nível 2.
A existência de tais dados em estruturas hierárquicas não é acidental
nem ignorável. Uma vez que os grupos estão estabelecidos, embora seu
estabelecimento seja efetivamente aleatório, tenderão a se tornar
diferenciados, e essa diferenciação significa que o grupo e seus membros se
influenciam. Ignorar essa relação é risco de omissão da importância dos
efeitos dos grupos e pode invalidar muitas técnicas de análise estatística
tradicional (Goldstein, 2003).
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42
Um modelo linear hierárquico com dois níveis para identificar
preditores para um desfecho em escala de mensuração contínua, levando
em conta a variação entre as unidades do nível 1, bem como a variação
entre as unidades do nível 2, pode ser:
Um modelo de componentes de variância (intercepto aleatório), onde
ij
y
é uma variável (resposta) contínua,
p21
X...,,X,X são as variáveis
aleatórias ao nível individual (nível 1), e
q
ZZZ ...,,,
21
são as variáveis ao nível
contextual (nível 2) (Snijders, 1999):
ij0j0qjoqj101pij0pij1100ij
euz...zx...xy ++β++β+β++β+β= (1)
Os parâmetros fixos
0h
β e
h0
β , na equação (1), dos níveis 1 e 2,
respectivamente, têm a mesma interpretação dos coeficientes no modelo de
regressão múltipla. A parte aleatória do modelo é formada pelos termos de
erros
j0
u (nível 2) e
ij0
e (nível 1), mutuamente independentes, com média
zero e variância
2
0u
σ e
2
0e
σ , respectivamente (Snijders, 1999):
Um modelo de coeficientes aleatórios, onde o intercepto e a
inclinação são aleatórios, é representado na equação (2) considerando a
variável resposta Y e apenas uma variável explanatória X, medida no nível 1
para facilitar a demonstração:
(2)
onde
j0
β é o intercepto do j-ésimo grupo do nível 2;
j1
β é a inclinação
associada à variável explanatória
ij
x da i-ésima unidade do nível 1 para o j-
ésimo grupo do nível 2.
Para o nível 2, podem-se definir j modelos similares, sendo que para
cada um deles há diferentes interceptos
j0
β e inclinações
j1
β .
Estes coeficientes de regressão são considerados como variáveis
respostas, dadas por:
j00j0
u+β=β ;
j11j1
u+β=β , onde
0
β é a média dos
ij0ijj1j0ij
exββy ++=
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43
interceptos no nível 2;
1
β é a média das inclinações no nível 2;
j0
u e
j1
u são
variáveis aleatórias com média 0, variância
2
0u
σ ,
2
1u
σ e covariância
01u
σ .
Onde
2
0u
σ representa a variabilidade do intercepto, e
2
1u
σ representa a
variabilidade das inclinações entre os grupos (Snijders, 1999).
A equação (2) pode ser escrita na forma:
)exuu(xy
ij0ijj1j0ij1oij
+++β+β= (3)
var(
ij0
e ) =
2
0e
σ (4)
A variável resposta y
ij
na equação (3) é expressa como a soma de
uma parte fixa e uma parte aleatória dentro dos parênteses (Snijders, 1999).
Quanto à estimação dos coeficientes dos modelos multiníveis, pode-
se considerar dois métodos de estimação, máxima verossimilhança (ML) ou
máxima verossimilhança restrita (REML), que são muito similares para a
estimação dos coeficientes fixos, mas diferem na estimação dos coeficientes
aleatórios (parâmetros de variância). O método de máxima verossimilhança
restrita leva em conta os graus de liberdade perdidos na estimação dos
coeficientes fixos, o método de máxima verossimilhança, não. A literatura
sugere que o REML é preferível para a estimação das variâncias (Snijders,
1999).
Os algorítimos utilizados pelos modelos multiníveis são: Mínimos
Quadrados Iterativos Generalizados (IGLS) ou
Mínimos Quadrados Iterativos
Generalizados Restritos ou Reponderados (RIGLS)
(Goldstein 2003,
Rasbash 2005). Em termos simplistas, o IGLS faz uso do fato de que, se as
variâncias dos efeitos aleatórios são conhecidas, os coeficientes fixos
podem ser estimados usando o Método de Mínimos Quadrados
Generalizado. Assim, o IGLS alterna entre processar os coeficientes fixos
(dadas as variâncias) e as variâncias (dados os coeficientes fixos).
Os erros padrão também podem ser obtidos para os coeficientes fixos
e aleatórios. Em geral, os erros padrão para os efeitos aleatórios são menos
confiáveis (Snijders, 1999).
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44
Para medir a correlação entre duas unidades do nível 1 dentro de um
mesmo grupo do nível 2 em um modelo de dois níveis, utiliza-se a
correlação intragrupo (intraclasse) (ρ) ou Variance Partition Coefficient
(VPC), que expressa a proporção da variância total devido ao nível 2,
calculada pela equação (5)
ρ )/(
2
0
2
0
2
0 euu
σσσ += (5)
onde σ
2
u0
é a variância entre as unidades do nível 2 e σ
2
e0
é a variância
entre as unidades do nível 1 (Goldstein, 2003).
De acordo com a equação (5), a correlação intragrupo é um valor
entre 0 e 1. Um grande valor para ρ informa que os grupos do nível 2 são
muito importantes na compreensão das diferenças individuais no desfecho.
Por outro lado, uma correlação intragrupo igual a zero sugere que os grupos
do nível 2 são similares e os grupamentos não são relevantes no
entendimento das diferenças no desfecho. Neste caso, na ausência de uma
estrutura multinível, uma análise no nível individual é mais apropriada.
Contudo, um valor pequeno de correlação intragrupo não impede a
existência de associações significativas entre variáveis em nível de contexto
e nível individual (Merlo, 2005). É importante avaliar o comportamento das
variâncias na presença destas variáveis contextuais, na estrutura multinível.
Para um modelo de intercepto aleatório ajustado para dados
contínuos, o VPC é igual a correlação intragrupo (ρ), a qual expressa a
correlação. Para os modelos de coeficientes aleatórios, o VPC e a
correlação intragrupo não são equivalentes. A avaliação é mais complexa
(Rasbash, 2005).
As variâncias dos dois níveis são estimadas separadamente. Parte da
variância residual entre as unidades do nível 2 pode ser explicada pelas
variáveis preditoras em nível contextual. Do mesmo modo, parte da variância
residual entre as unidades do nível 1 pode ser explicada pelas variáveis
preditoras em nível individual (Jarvelin, 1997). Portanto, a variância do nível
1 e do nível 2 pode ser modelada em função das covariáveis preditoras,
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45
resultando em um modelo com variância complexa (Ver Anexo F). A
modelagem é semelhante ao que se faz com a parte fixa do modelo. Assim,
a variância de cada nível pode se alterar em função dos fatores em estudo,
usando associações lineares ou quadráticas (Barros, 2002).
No nível 1 ou individual, onde se tem a variância do desfecho no seu
nível básico, o que interessa é a função que especifica a variância como um
todo. Os parâmetros individuais (variâncias e covariâncias) não têm
interpretação. Nos níveis superiores de hierarquia, σ
e0
2
é a variância ligada
aos interceptos das múltiplas retas de regressão, cada uma associada a um
grupo do nível 2. O parâmetro σ
e1
2
pode ser interpretado como a variância
ligada às inclinações das retas, e σ
e01
, como
a covariância entre os
interceptos e as inclinações (Barros, 2002).
As significâncias estatísticas dos coeficientes da parte fixa e da parte
aleatória do modelo multinível são avaliadas pelo teste de Wald.
Em relação à análise dos resíduos do modelo, os resíduos do nível 2
são chamados resíduos reduzidos (shrunken) e são obtidos com a regressão
multinível e, posteriormente, pela multiplicação dos resíduos brutos pelo
“fator de redução” (shrinkage factor), dado pela equação (6)
n
e
u
u
N
FR
2
0
2
0
2
0
σ
σ
σ
+
=
(6)
onde N
n
é o número de unidades do nível 1 no grupo de nível 2, sendo que o
“fator de redução” (FR) tem um valor entre 0 e 1 (Merlo 2005, Rasbash
2005).
Os resíduos reduzidos são calculados por ponderação do resíduo
bruto com o FR (Merlo, 2005):
Resíduo reduzido = resíduo bruto x FR (7)
Esses resíduos reduzidos ordenados podem ser representados em
um gráfico, onde as barras em torno de cada resíduo representam o
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46
Intervalo de Confiança de 95%. Os resíduos representam os afastamentos
das estimativas médias das microrregiões em relação à média geral predita
(Merlo, 2005, Rasbash 2005).
Para a escolha do melhor modelo ajustado aos dados é utilizada a
medida de deviance. O melhor modelo é identificado pela menor deviance
pela equação (8):
Deviance= - 2 log (L
o
) – [-2 log (L
1
)] (8)
sendo L
0
= verossimilhança do modelo nulo (sem covariáveis) e L
1
a
verossimilhança do modelo completo.
3.3.2 Modelos multiníveis para desfecho binário
Um modelo linear multinível generalizado com dois níveis de
hierarquia pode ser usado para identificar preditores de um desfecho binário
(y
ij
), levando em conta a variação entre os indivíduos (nível 1) e entre os
grupos (nível 2):
)))exp(1(/)exp(
ijjjij
euXuXy ++++++= βαβα (9)
A variável resposta deste modelo y
ij
, com distribuição binomial, tem
valor 1 se o i-ésimo indivíduo apresentar o desfecho ou 0, em caso contrário.
A ligação entre as variáveis preditoras (X) e a variável resposta é
assegurada pela função de ligação (logit), equação (10), que é uma função
linear de X ou uma transformação de π. Então, modelando
()
j
uXito ++==
−
βαπ
π
π
log
1
log , (10)
onde ),0(
uj
Nu Ω≈ é o efeito aleatório no nível 2.
Os coeficientes são:
−
=
0
0
1
log
π
π
α
; (11)
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47
−
−
=
)1(
)1(
log
10
01
ππ
ππ
β
(12)
onde α e β são os interceptos e a inclinação para a variável X, no nível 2,
com respeito ao desfecho; β é o log da razão de chance (equação (11)), e
exp(
β
) é a razão de chances (OR).
O termo de erro
ij
e (nível 1) tem média 0 e variância σ
2
e
. A variância
σ
2
e
é usualmente conhecida como parâmetro de dispersão ou parâmetro
extrabinomial, e sua estimativa é 1 (Ferrão, 2000). Então, uma parte da
variabilidade do modelo é binomial (nível 1), e outra parte é normal (nível 2)
(Diez-Roux 1998, Goldstein, 2003)
Para modelos multiníveis de resposta discreta, a estimação de
máxima verossimilhança é computacionalmente intensiva, então é utilizado o
método de estimação de quase-verossimilhança, que utiliza um método de
linearização baseado na expansão da série de Taylor, o qual transforma um
modelo de resposta discreta em um modelo de resposta contínua. Após a
linearização, o modelo é estimado usando os Mínimos Quadrados Iterativos
Generalizados (IGLS) ou Mínimos Quadrados Iterativos Generalizados
Restritos ou Reponderados (RIGLS) (Goldstein 2003, Rasbash, 2005).
A transformação para um modelo linear requer uma aproximação
como: Quase-Verossimilhança Marginal (MQL) e Quase-Verossimilhança
Penalizada (PQL). O procedimento MQL de 1
a
ordem pode produzir
estimativas viesadas, sendo o procedimento PQL de 2
a
ordem mais
aperfeiçoado, porém menos estável.
A correlação intragrupo (intraclasse) ou Variance Partition Coefficient
(VPC), expressa a proporção da variância total devido ao nível contextual
(nível 2). O VPC, na regressão logística multinível, pode ser estimado por
diferentes procedimentos, entre eles o método da variável latente:
)3//(
2
0
22
0 uu
VPC σπσ += (13)
onde σ
2
u0
é a variância entre as unidades do nível 2, e π
2
/3 é a variância
entre as unidades do nível 1, ou seja, é a variância de uma distribuição
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48
logística padrão. Assim, as duas variâncias ficam em uma escala contínua
de mensuração (Goldstein 2003, Rasbash, 2005).
As significâncias estatísticas dos coeficientes da parte fixa e da parte
aleatória do modelo multinível são avaliadas pelo teste de Wald.
O ajuste dos modelos pode ser avaliado pelo DIC (Deviance
Information Criterion), que é uma generalização do Critério de Informação de
Akaike (AIC) e é calculado a partir de uma estimação Bayesiana, usando
Markov Chain Monte Carlo (MCMC), que consiste em uma alternativa ao
procedimento baseado na verossimilhança (Goldstein 2003). Quanto menor
o valor do DIC melhor o modelo.
A análise dos resíduos do nível 2 pode ser avaliada pelo gráfico dos
resíduos reduzidos ordenados com IC95% (Merlo, 2005).
3.4 Modelos multiníveis no contexto do peso ao nascer
A desigualdade social é definida pelas diferenças produzidas
socialmente que sejam moralmente injustas. Análises de desigualdade
interindividual na saúde estão sendo realizadas para o peso ao nascimento,
a maternidade na adolescência, a cobertura de pré-natal e a prevalência de
partos cesáreos, utilizando o SINASC, que disponibiliza as informações
sociais e de saúde individuais completas para quase a totalidade dos
nascidos vivos (Drachler, 2003).
O fato de as mães de uma localidade compartilharem o mesmo
ambiente ou serem mais semelhantes entre si do que em relação a outras
localidades, pode levar a uma maior semelhança também no desfecho de
interesse. Quando isso acontece, foi violada a suposição de independência,
passando a existir correlação entre as mães e os bebês (nível 1 ou
unidades) na mesma localidade (nível 2 ou grupo). Esse problema é ainda
mais importante quando variáveis explanatórias de níveis superiores da
hierarquia são de interesse, de forma que todas as unidades de uma
localidade estão expostas de forma idêntica ao fator (Barros, 2002).
Em um trabalho de revisão da literatura, Catalán-Reyes e Galindo-
Villardón (2003) realizaram uma busca bibliográfica no Medline de artigos
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49
com metodologia multinível na área da saúde, publicados entre 1995 e 2001.
Utilizaram palavras-chave como multilevel models, multilevel analysis,
hierarchical models, mixed models, random effects models e panel data
models. Nessa busca, os autores selecionaram 222 artigos, sendo que 3
consideraram o peso ao nascer como desfecho: Jarvelin et al. (1997),
O’Campo et al. (1997) e Gorman (1999). Com base nessa revisão, os
autores concluíram que o uso dos modelos multiníveis em diferentes áreas
ou especialidades da saúde tem aumentado, porém esta técnica ainda não é
de uso freqüente.
Neste trabalho, a busca de artigos foi estendida até 2006, sendo
encontradas outras publicações. Também foram utilizadas as palavras-
chave birthweight e low birthweight, sendo que as listas de referências dos
estudos selecionados foram consideradas.
O estudo do peso ao nascer como uma variável quantitativa contínua
é menos freqüente do que o baixo peso como variável quantitativa
dicotômica. No estudo de Jarvelin et al. (1997), foi utilizado um modelo
multinível de variabilidade espacial na determinação do peso ao nascer
como variável contínua, usando dados ao nível individual e ecológico em
uma coorte de nascidos no norte da Finlândia, em 1986. Esse estudo
prospectivo considerou três grandes áreas econômicas, compreendendo 74
localidades com uma população de 9.216 nascidos vivos de gestação única.
O objetivo do trabalho foi examinar quanto da variabilidade no peso
era explicada por características maternas e por fatores ecológicos. O
modelo de regressão linear múltipla multinível mostrou que, após ajuste para
os determinantes individuais do peso ao nascer, parte da variação residual
pode ser explicada pelo parâmetro econômico que media a riqueza da
localidade, pela sua capacidade financeira, usada como variável em nível de
contexto. A média de peso ao nascer das crianças na área mais privilegiada
(3.587g) foi, significativamente, maior do que na mais pobre (3.482g). Essas
diferenças persistiram no modelo multinível, mas foram reduzidas, sendo a
maior média de peso relacionada à capacidade financeira média e não a
superior como seria esperado. A idade gestacional, o sexo do nascido vivo,
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50
a paridade, a idade materna, entre outros fatores, mostraram-se fortemente
associados com o peso ao nascer. A variável de contexto utilizada forneceu
explicação adicional para a variação do peso ao nascer ao nível da
localidade em adição aos preditores individuais do peso ao nascer. As
variáveis educação materna, classe social e estado civil não foram
significativas e não foram mantidas no modelo. Os autores concluíram que
há necessidade de explorar melhor a influência dos fatores sociais e
econômicos no peso ao nascer, sugerindo que importantes determinantes
sociais e ambientais do peso ao nascer devam ainda ser identificados.
Em um estudo perinatal que usou técnicas de modelagem multinível,
O’Campo et al. (1997) demonstraram que a associação entre fatores de
risco individuais e o baixo peso ao nascer era moderada, por características
da vizinhança. Os autores utilizaram informações sobre risco social, ao nível
do setor censitário, vinculadas aos registros de nascimento em Baltimore,
nos Estados Unidos, no período de 1985 a 1989. Essa análise faz parte de
um grande estudo na procura de indicadores de vizinhança e risco social
para desfechos desfavoráveis na gravidez. Os fatores de nível individual
incluídos no estudo foram: educação e idade materna, assistência médica e
seguro de saúde (Medicaid) e o trimestre do início do pré-natal. Foi utilizado
o método de modelagem multinível, empregando a análise de regressão em
dois estágios. As variáveis no nível macro ou do setor censitário foram
indicadores socioeconômicos, características físicas e sociais como: casa
própria, taxa de desemprego, renda per capita, taxa de crimes per capita. Os
fatores de risco no nível macro tiveram associação direta e interações com o
baixo peso ao nascer. Todos os fatores no nível individual, para o baixo peso
ao nascer, mostraram interações com variáveis em nível macro, isto é,
fatores de risco ao nível individual, para o baixo peso ao nascer, se
comportaram diferentemente, dependendo das características da área de
residência. As variáveis no nível macro modificaram a associação entre os
fatores no nível individual e o risco de baixo peso. Os autores concluíram
que a modelagem multinível é uma importante ferramenta que permite
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51
simultaneamente estudar fatores de risco ao nível macro e individual e
deverá ter um importante papel na formulação de políticas públicas.
Gorman (1999) utilizou quatro modelos de regressão logística com o
objetivo de examinar a influência do município e características ao nível
individual no risco de baixo peso para recém-nascidos brancos, negros,
mexicanos, cubanos e porto-riquenhos, em 180 municípios dos Estados
Unidos em 1990. O artigo examinou o efeito que o ambiente no qual a mãe
reside tem em combinação com suas características individuais e
comportamento nos desfechos do peso ao nascer por raça e grupo étnico.
As características sociais e econômicas da área (renda mediana da família,
taxa de desemprego, percentual de estrangeiros, % de mulheres chefe de
família, número de médicos/100.000 habitantes) na qual a mãe vive podem
afetar o seu acesso à utilização de recursos que ajudam a assegurar a
saúde do bebê. As proporções de baixo peso variam grandemente entre os
grupos raciais e étnicos. As mães negras tiveram a maior proporção de
recém-nascidos com baixo peso ao nascer (13,38%), contudo americanas-
mexicanas, cubanas e brancas tiveram proporções de baixo peso mais
baixas (5,37%; 5,68% e 5,53%, respectivamente). Entre as latinas, as porto-
riquenhas tiveram a mais alta proporção de baixo peso ao nascer (9,04%). A
inclusão das variáveis dos municípios no modelo multinível já com as
variáveis individuais não alterou muito o efeito das variáveis do nível
individual no risco de baixo peso ao nascer, mas melhorou significativamente
a qualidade do ajuste do modelo. Os autores concluíram que as diferenças
raciais e étnicas no baixo peso ao nascer não são somente o resultado de
características da mãe no nível individual, mas também uma função das
características do município onde as mães residem.
Rauh et al. (2001) utilizaram dados de 158.174 registros de
nascimentos, de 1987 a 1993, da cidade de Nova York, de mulheres afro-
americanas não-hispânicas nascidas nos Estados Unidos e brancas com
idade entre 20 e 39 anos. Os autores queriam verificar a contribuição da
idade e de outros fatores de risco para a disparidade racial nas taxas de
baixo peso (moderado 1500 a 2499g, severo < 1500g). Para isso,
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53
de baixo peso ao nascer com o aumento da idade materna para mulheres
negras é explicado pela alta privação sofrida na população.
Buka et al. (2003) realizaram um trabalho estimando quatro modelos
lineares hierárquicos, comparando mães brancas não-hispânicas e mães
afro-americanas de recém-nascidos, entre 1994 e 1996, em Chicago, nos
Estados Unidos. Foram coletados dados do peso ao nascer e fatores de
risco materno de 95.711 registros de nascimento. As variáveis foram: idade
e educação materna, pré-natal, estado civil, sexo do recém-nascido,
paridade, fumo e no nível da vizinhança: pobreza, índice de desvantagem
econômica, apoio social e proporção de afro-americanos na vizinhança.
Antes da modelagem estatística dos dados, crianças nascidas de mães afro-
americanas (média=3.092g) tiveram em média 297g a menos de peso do
que as nascidas de mães brancas (média=3.389g). Após o ajuste para
fatores de risco no nível individual, essa diferença foi reduzida para 154g.
Somente para as mães afro-americanas, a média de peso ao nascer
diminuiu, significativamente, em áreas com maior desvantagem econômica.
Somente para mães brancas, foi encontrada uma associação significativa
positiva entre o nível de percepção de apoio social e o peso ao nascer das
crianças. Adicionando estes preditores ao nível da área de moradia, o
modelo reduziu a diferença do peso ao nascer para 124g entre brancas e
afro-americanas. Os resultados sustentam a hipótese de que fatores no nível
da área de moradia estão, significativamente, associados com o peso de
recém-nascidos.
Em relação ao uso de variáveis ao nível da vizinhança, Morenoff
(2003) mostra que os mecanismos relacionados ao stress e adaptação, ou
seja, a ocorrência de crimes violentos, de trocas mútuas (associações de
bairros, em geral, de ajuda mútua) e de participações em associações de
voluntários na localidade de moradia da mãe, são os preditores mais
robustos para o baixo peso ao nascer, no nível da comunidade. Esse estudo
foi realizado em Chicago, nos Estados Unidos.
Thompson et al. (2005) realizaram um estudo utilizando a modelagem
multinível para uma coorte de 3.816.535 nascidos vivos em 1998 nos
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54
Estados Unidos. Foi encontrada uma proporção nacional de baixo peso ao
nascer de 6,0%. As proporções variaram de 3,8% a 10,6% nas regiões.
Após controlar para os fatores de risco idade materna e área, 67 (27,0%)
regiões tiveram proporções de baixo peso ao nascer, significativamente,
abaixo da proporção nacional e 98 (39,8%) regiões apresentaram risco
acima. O estudo encontrou que as proporções de baixo peso ao nascer
variaram entre as regiões de cuidados de saúde neonatal, e esta variação
não pôde ser explicada pelos fatores de risco individuais e comunitários
conhecidos. Essas diferenças regionais no baixo peso ao nascer não
puderam ser explicadas pela composição racial das áreas com o modelo
controlado por raça e outras características. A acentuada variação persistiu
no modelo estratificado por raça. Embora as características individuais e
regionais tenham importante influência no baixo peso ao nascer, esse
estudo demonstrou que uma parte significativa do risco do baixo peso
permanece não explicada e está associada ao lugar de residência materna e
aos cuidados de saúde perinatal e do parto.
Na avaliação do peso ao nascer, relacionado ao acompanhamento
pré-natal das gestantes na Califórnia (1997 a 1998) Heck et al. (2002)
realizaram um estudo utilizando a regressão logística multinível para
modelar a influência de serviços de cuidados de saúde da comunidade em
recém-nascidos pequenos para a idade gestacional, ajustados para fatores
maternos e comunitários. Os autores não encontraram associação entre
pequenos para a idade gestacional e os serviços comunitários para
mulheres sob alto ou baixo risco, tanto no modelo ajustado como no não-
ajustado. A residência materna próxima de serviços pré-natais não
apresentou associação com os pequenos para a idade gestacional (PIG).
Na revisão da literatura realizada, a maioria dos estudos tem
modelado desfechos de recém-nascidos usando variáveis explanatórias em
um único nível ou individual. Alguns estudos utilizam variáveis de contexto,
mas com a análise estatística não-hierárquica ou não-multinível.
Considerando o peso ao nascer como desfecho contínuo e o baixo
peso como desfecho binário e utilizando modelagem multinível, os artigos
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relatados foram os mais relevantes encontrados, sendo que não foi
identificado nenhum trabalho multinível com desfecho de peso ao nascer
com dados de crianças nascidas no Brasil.
As variáveis no nível individual, de acordo com um modelo hierárquico
teórico para o baixo peso ao nascer, e os indicadores de contexto, utilizados
para a modelagem multinível no Artigo 2 desta tese, são apresentados na
Figura 1.
Figura 1 - Estrutura hierárquica das variáveis na modelagem multinível (do
Artigo 2)
Nível de Contexto
•Taxa de urbanização
•Taxa de analfabetismo
•Média de anos de estudo
•PIB per capita
•Taxa de pobreza
•Densidade por domicílio
•Taxa de homicídios
•Taxa de internações por agressão
•Taxa de participação
•CMI
•Taxa de cobertura do Programa
de Saúde da Família
•Abastecimento de água
•Saneamento
•Taxa de cesáreas
•Taxa de 7 ou mais consultas pré-
natais
•Cobertura de saúde suplementar
•Cobertura de médicos
•Gasto médio com atenção básica
Nível individual
•escolaridade
•estado civil
•ocupação
•cor/raça
•idade
•paridade
•número de consultas
pré-natais
•tipo de parto
•local do nascimento
•idade gestacional
•sexo
•malformação congênita
Baixo peso
ao nascer
Bloco
distal
Bloco
intermediário
Bloco
proximal
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4. OBJETIVOS
1. Justificativa
A grande maioria dos estudos sobre o peso ao nascer tem modelado
desfechos de recém-nascidos, usando somente variáveis explanatórias no
nível individual, não tendo sido identificado nenhum trabalho multinível com
desfecho de peso ao nascer com dados de crianças nascidas no Brasil.
Utilizando a modelagem multinível, considera-se a correlação existente entre
os recém-nascidos dentro das microrregiões, permitindo identificar as
associações entre as variáveis explicativas e o baixo peso ao nascer no
nível do recém-nascido e no nível da microrregião do estado onde a mãe
reside. Decompor a variância dos erros do modelo, segundo os níveis
hierárquicos, permite uma melhor compreensão e/ou explicação do processo
que está sendo modelado, o que não seria contemplado utilizando-se os
modelos clássicos de regressão. A comparação entre os resultados da
análise tradicional e multinível permite identificar as diferenças entre os dois
métodos.
2. Objetivos
Objetivo Geral
O objetivo deste trabalho é modelar o desfecho, baixo peso ao
nascer, de crianças nascidas vivas no estado do Rio Grande do Sul,
utilizando como variáveis explicativas as características dos nascidos vivos e
de suas mães no nível individual e as características relacionadas à
microrregião de moradia da mãe no nível contextual, utilizando as
Metodologias de Modelos Multiníveis e tradicionais, comparando-as.
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Objetivos Específicos
a) Investigar a evolução da proporção do baixo peso ao nascer no Rio
Grande do Sul no período de 1994 a 2004, considerando um modelo com
dois níveis de hierarquia: proporção do baixo peso ao nascer (nível 1) e
microrregiões (nível 2); considerando a proporção do baixo peso ao nascer
como desfecho contínuo na modelagem multinível e tradicional;
b) Investigar as características associadas aos baixos pesos dos
nascidos vivos, considerando um modelo com dois níveis de hierarquia:
nascidos vivos (nível 1) e microrregiões (nível 2); considerando o baixo peso
como desfecho binário na modelagem multinível e clássica.
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5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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65
6. ARTIGOS
Artigo 1: Proporção de baixo peso ao nascer, no período de 1994 2004,
por microrregião do estado do Rio Grande do Sul – Análise
tradicional e multinível
Artigo 2: Fatores de risco para baixo peso ao nascer no estado do Rio
Grande do Sul, 2003 – Análise clássica e multinível
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66
6.1 Artigo 1
Proporção de baixo peso ao nascer, no período de 1994 a 2004, por
microrregião do estado do Rio Grande do Sul – Análise tradicional e
multinível
The low birth weight proportion, 1994 – 2004 in Rio Grande do Sul –
Traditional and multilevel analysis
Anaelena Bragança de Moraes
1,2
Roselaine Ruviaro Zanini
1,2
Elsa Regina Justo Giugliani
3
João Riboldi
3,4
1. Departamento de Estatística, Universidade Federal de Santa Maria
2. Doutoranda do Programa de Pós-graduação em Epidemiologia,
Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
3. Programa de Pós-graduação em Epidemiologia, Faculdade de Medicina,
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
4. Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Correspondência:
Prof
a
Anaelena Bragança de Moraes
Av. Roraima, n
o
1000
Cidade Universitária
Departamento de Estatística – CCNE, Prédio 13
Bairro Camobi
Santa Maria, RS, Brasil
97105-900
Telefone: + 55 55 32208486, FAX: + 55 55 2208612
e-mail: anaelena@smail.ufsm.br
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67
RESUMO
O objetivo deste estudo foi identificar preditores da proporção de baixo peso
ao nascer, nos níveis individual e contextual, no Rio Grande do Sul, Brasil,
de 1994 a 2004. Foi utilizada a análise de medidas repetidas via modelos
mistos e a de regressão linear multinível. Como variáveis preditoras foram
utilizados os indicadores para as microrregiões. O modelo multinível mostrou
que as proporções de baixo peso ao nascer diferem entre as microrregiões e
aumentam em associação com os anos com o aumento do percentual de
prematuros, com o aumento do Coeficiente de Mortalidade Infantil e com o
aumento do percentual de cesarianas. Entre as microrregiões, as proporções
de baixo peso ao nascer variam positivamente com o percentual de
urbanização, com os gastos com o Sistema Único de Saúde e
negativamente com o percentual de participação na atividade econômica. No
modelo de medidas repetidas, o percentual de cesáreas não mostrou
associação com o desfecho. As microrregiões do Norte apresentam as
menores proporções de baixo peso ao nascer, já as microrregiões do Sul e
Sudoeste, as maiores. Este trabalho sugere melhoria na qualidade do pré-
natal relacionada às orientações à gestante, bem como o seu
acompanhamento do início da gestação até o parto. O modelo multinível
mostrou que a maior parte da variação nas proporções de baixo peso ao
nascer foi devido aos efeitos de contexto.
Palavras-chave: recém-nascido, baixo peso ao nascer, modelo multinível
PDF criado com versão de teste do pdfFactory. Pa
68
ABSTRACT
This work aims at identifying proportion preditores of low birth weight, at
individual and contextual levels, in the Rio Grande do Sul, Brazil, from 1994
to 2004. The analysis of repeated measures by mixed models and the
multilevel linear regression were used. As preditor variables, the indicators
for the microregions were used. The multilevel model showed that the low
birth weight proportions differ among microregions and increases in
association to the years, to the increase of with the increase of premature
newborn, to the infant mortality coefficient and to the increase of caesarean
percentage. Among microregions low birth weight proportions vary positively
with the urbanization percentage, with expenditures on the “Sistema Único
de Saúde” and negatively with the percentage in the economic activity
participation. At the repeated measures model, caesarean percentage did not
show any association to the outcome. North microregions show the lowest
proportions of low birth weight, while South and Southwest microregions, the
highest. This work suggests the improvement of prenatal quality related to
pregnant woman orientation, as well as her follow-up from beginning of
pregnancy to delivery. The multilevel model showed that the biggest part in
proportion variations of low birth weight were due to context effects.
Key words: newborn, low birth weight, multilevel model.
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69
Introdução
O peso ao nascer, assim como a mortalidade infantil, constituem
excelentes indicadores socioeconômicos, com superioridade do peso, pois
ele é menos influenciável por intervenções médico-sanitárias específicas.
Existem dois principais mecanismos que levam ao baixo peso
(peso<2.500g): a prematuridade (idade gestacional<37semanas) e o
crescimento intra-uterino restrito, esse último também conhecido como
desnutrição fetal, que ocorre quando a criança nasce com peso abaixo do
valor-limite para a sua idade gestacional, sendo a maior parte delas nascida
a termo
1
.
O ponto de corte para o baixo peso ao nascer (BPN) adotado para
comparações internacionais é baseado em observações epidemiológicas, as
quais indicam que crianças pesando menos de 2.500g têm,
aproximadamente, 20 vezes mais chance de morrer do que bebês que
nascem com mais peso
2
. O BPN, mais comum em países em
desenvolvimento, contribui para uma variedade de desfechos desfavoráveis
na saúde dos recém-nascidos
3
.
A redução de no mínimo um terço na incidência de BPN entre os anos
de 2000 e 2010 é um dos principais objetivos da “A World Fit for Children”,
na Declaração e Plano de Ação adotados na Sessão Especial sobre
Crianças, na Assembléia Geral das Nações Unidas, em 2002. A redução da
incidência de BPN contribui para que seja atingido o Objetivo de
Desenvolvimento do Milênio (ODM) para a redução da mortalidade infantil
4
.
As proporções de recém-nascidos com BPN no Brasil, entre 1994 e
2002, não apresentaram grande v. Tj1.944 Tc ( ) Tj0 Tc (84 Tc (A) Tj0 Tc (s) Tj1.4644) Tj-0.2.88 TD 0.048 Tc (2002) Tj.2.88 TD 0.048 Tc (2002)Tc ( ) Tj-E.944 Tc ( ) Tj0.048 c (on) Tj0.024 Tc (t) Tj-0.156 Tc (r) Tj0.048 Tc (m) Tj1.944 Tc ( ) Tj0.0.024 Tc (t) Tj-6.048 Tc (m) Tj1.944 Tc ( ) Tj0.048 Tc (m) Tj1.944 Tc ( ) Tj20.024 Tc (t) Tj-0.944 Tc ( ) Tj0.048 c (on) Tj0.024 2.1(o) Tj6.984 Tc ( ) Tjh.024 Tc (t) Tj-o.984 Tc ( ) Tju.944 Tc ( ) Tj0 Tc (v) Tje.024 2.1(o) Tj6.984 Tc ( ) Tj048 Tc (e(a) Tj-0.048 Tc (da) Tj0 -2 ( ) Tj0.084 Tc (r) Tj0.048 Tc0j1.4644) Tj-0.2.88 TD 0.048 Tc (2002) Tj.26.984 Tc ( ) Tj0.048 Tc (b) Tj-1.944 Tc ( ) Tj0.048 c (on) Tj0.024 Tc ( ) Tj8.024 Tc (0 ) Tj%.048 c (on) Tj0.024 Tc2(m) Tj1.464 Tc qu
70
respectivamente, ficando acima do valor médio no Brasil para esse período,
que é 8%
5,6,7
.
A avaliação do comportamento das proporções de baixo peso ao
nascer (PBPN) nas localidades e no tempo e das associações com
indicadores socioeconômicos, de saúde, de renda, etc., dessas localidades,
pode levar a uma melhor compreensão da PBPN como indicador coletivo de
saúde.
Recentes avao m
71
Os indicadores considerados como variáveis preditoras da PBPN,
tanto no nível individual como no nível contextual, foram selecionados de
acordo com a disponibilidade das informações para as microrregiões, no
período considerado e com base na revisão da literatura. Os indicadores
com informações disponíveis para os 11 anos do estudo foram considerados
no nível individual. Os indicadores utilizados no nível da microrregião foram
aqueles que só possuíam informações para o ano do censo demográfico
(2000), e/ou de um ano mais recente (2003 e/ou 2004). Alguns indicadores
foram utilizados no nível individual e também no nível contextual.
Desfecho
A variável desfecho é a PBPN nas 35 microrregiões nos 11 anos
(1994 a 2004), totalizando 385 valores percentuais, disponíveis no SINASC
(Datasus: http://www.datasus.gov.br).
A PBPN, por definição, é uma variável derivada, que sumariza
características de indivíduos em grupos, podendo ser tratada no nível
individual ou contextual
10
. Neste trabalho, ela é de nível individual.
Características dos anos (1994 – 2004) - Nível individual
O nível individual compreende os 11 anos do período do estudo. As
covariáveis de interesse, disponíveis no SINASC para os anos de 1994 a
2004, para todas as microrregiões foram: nascidos vivos (NV) pré-termo
(percentagem de NV com idade gestacional < 37 semanas), coeficiente de
mortalidade infantil (CMI) (número de óbitos de residentes com menos de
um ano de vida dividido pelo número de nascido vivo morrer antes de
completar um ano de vida, por 1.000 NV), taxa de 7 ou mais consultas pré-
natais (percentagem de NV de mães que realizaram 7 ou mais consultas
pré-natais) e taxa de cesáreas (percentagem de partos cesáreos em relação
ao total de partos).
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72
Características da microrregião - Nível contextual
O nível contextual compreende as microrregiões. Os indicadores
foram obtidos no Departamento de Informações e Informática do SUS
(Datasus: http://www.datasus.gov.br), na Fundação de Economia e
Estatística (FEEdados: http://www.fee.rs.gov.br/feedados), vinculada à
Secretaria da Coordenação e Planejamento do RS e Instituto de Pesquisa
Econômica Aplicada (IPEA: http://www.ipeadata.gov.br), vinculado ao
Ministério de Planejamento, Orçamento e Gestão
Os indicadores utilizados como covariáveis das microrregiões,
testados nos modelos foram: taxa de urbanização (percentagem da
população da área urbana em relação à população total); taxa de
analfabetismo (percentagem na população de pessoas com 15 anos ou mais
de idade, incapazes de ler ou escrever um bilhete simples); média de anos
de estudo (razão entre o somatório do n
o
de anos de estudo completados
pelas pessoas que tem 25 anos ou mais de idade e o n
o
de pessoas nessa
faixa etária); PIB per capita (Produto Interno Bruto a preço de mercado
dividido pela população); taxa de pobreza (percentagem da população com
renda domiciliar per capita inferior a meio salário mínimo); densidade por
domicílio (percentagem de pessoas que vivem em domicílios com densidade
superior a 2, dada pela razão entre o total de moradores do domicílio e o n
o
total de cômodos, excluídos o(s) banheiro(s) e mais um cômodo, destinado à
cozinha); taxa de homicídios (razão entre o n
o
de homicídios e o n
o
de
pessoas da população por 10.000 habitantes); taxa de internações por
agressão (razão entre o n
o
de internações hos6 doth
73
instalações sanitárias ligadas à rede geral); taxa de cesáreas (percentagem
de partos cesáreos em relação ao total de partos); taxa de 7 ou mais
consultas pré-natais (percentagem de NV de mães que realizaram 7 ou mais
consultas pré-natais); cobertura de saúde suplementar (percentagem de
beneficiários de assistência médica, privada e convênios, por local de
residência); cobertura de médicos (proporção de médicos por mil habitantes,
incluindo os médicos residentes); gasto médio com atenção básica (valores
de transferências referentes à atenção básica por habitante); IDESE (índice
de desenvolvimento socioeconômico, que abrange quatro blocos temáticos:
educação, renda, saneamento e domicílios e saúde).
Para facilitar a interpretação dos coeficientes estimados pelos
modelos de medidas repetidas e multinível, as covariáveis foram
consideradas na forma contínua, centradas na média
11
.
Análise estatística
Para estimar a taxa de evolução da PBPN no estado do RS, foi
utilizado o modelo exponencial, ajustado aos valores anuais das PBPN do
estado nos 11 anos considerados.
Foi realizada a análise descritiva das variáveis que permaneceram no
modelo multinível final.
Para avaliar possíveis problemas de multicolinearidade nos modelos,
foi realizada a análise de correlação entre as variáveis preditoras.
A análise de medidas repetidas utilizando-se modelos mistos foi
considerado o procedimento tradicional (não-hierárquico) dos dados. Nesta
análise, as microrregiões foram consideradas os indivíduos, e os anos, o
efeito de repetição. A variável resposta foi a PBPN. Na metodologia de
modelos mistos, utilizada na análise de medidas repetidas, a estrutura de
covariância usada para estimar os coeficientes do modelo foi selecionada
pelo Critério de Informação de Akaike (AIC) e Critério Bayesiano de Schwarz
(BIC), sendo selecionada a estrutura com os menores valores de AIC e BIC
12
.
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74
O melhor modelo foi o que apresentou menor deviance {- 2 log (L
o
) –
[-2 log (L
1
)]} e todas as variáveis significativas no modelo (p≤0,05), sendo L
0
a verossimilhança do modelo nulo (sem covariáveis) e L
1
a verossimilhança
do modelo completo.
Como modelo multinível, foi empregado um modelo linear hierárquico
com dois níveis para identificar preditores da PBPN, levando-se em conta a
variação entre os anos (nível 1) e a variação entre as microrregiões (nível 2).
Inicialmente, foi ajustado aos dados um modelo de componentes de
variância (intercepto aleatório), onde
ij
y
é a variável resposta (contínua),
p21
X...,,X,X são as variáveis aleatórias ao nível individual (nível 1), e
q21
Z...,,Z,Z são as variáveis ao nível do grupo ou contextual (nível 2)
13
:
ij0j0qjoqj101pij0pij1100ij
euz...zx...xy ++β++β+β++β+β= (1)
Os parâmetros fixos
0h
β e
h0
β dos níveis 1 e 2, respectivamente, têm
a mesma interpretação dos coeficientes no modelo de regressão múltipla. A
parte aleatória do modelo é formada pelos termos de erros
j0
u (nível 2) e
ij0
e (nível 1), mutuamente independentes, com média zero e variância
2
0u
σ e
2
0e
σ , respectivamente
13
.
O modelo de coeficientes aleatórios, onde o intercepto e a inclinação
são aleatórios, é representado aqui considerando a variável resposta Y e
apenas uma variável explanatória X, medida no nível 1 para facilitar a
demonstração:
(2)
onde
j0
β é o intercepto do j-ésimo grupo do nível 2;
j1
β é a inclinação
associada à variável explanatória
ij
x da i-ésima unidade do nível 1 para o j-
ésimo grupo do nível 2.
ij0ijj1j0ij
exββy ++=
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75
Para o nível 2, podem-se definir j modelos similares, sendo que para
cada um deles há diferentes interceptos
j0
β e inclinações
j1
β .
Estes coeficientes de regressão são considerados como variáveis
respostas, dadas por:
j00j0
u+β=β ;
j11j1
u+β=β , onde
0
β é a média dos
interceptos no nível 2;
1
β é a média das inclinações no nível 2;
j0
u e
j1
u são
variáveis aleatórias com média 0, variância
2
0u
σ ,
2
1u
σ e covariância
01u
σ , onde
2
0u
σ representa a variabilidade do intercepto, e
2
1u
σ representa a variabilidade
das inclinações entre os grupos
13
.
A equação (2) pode ser escrita na forma:
)exuu(xy
ij0ijj1j0ij1oij
+++β+β= (3)
var(
ij0
e ) =
2
0e
σ (4)
A variável resposta y
ij
é expressa como a soma de uma parte fixa e
uma parte aleatória dentro dos parênteses
13
.
Os modelos multiníveis foram estimados por Mínimos Quadrados
Iterativos Generalizados (IGLS)
14
.
Com o objetivo de medir a corr
.
76
Posteriormente, o modelo foi avaliado só com a variável anos,
centrada no ano de 1994, com o objetivo de avaliar o comportamento das
PBPN no tempo.
Foi testado um termo quadrático para a variável anos, pois, segundo
Leyland
15
, o pressuposto de uma tendência linear poderia ser simplista.
Para a seleção das variáveis do nível 2, todas as variáveis contextuais
foram avaliadas individualmente no modelo com a variável anos, para a
verificação da significância estatística (p<0,25). Posteriormente, foram
incluídas as variáveis significativas do nível 1 e do nível 2, para a avaliação
da significância conjunta e da deviance
16
.
A significância estatística dos coeficientes da parte fixa e da parte
aleatória do modelo multinível foi avaliada pelo teste de Wald, a 5% de
significância.
A variância do nível 1 e do nível 2 foi modelada em função das
covariáveis preditoras, resultando em um modelo com variância complexa
16
.
Foi realizada a análise dos resíduos nos dois níveis de hierarquia.
Os resíduos do nível 2 são chamados resíduos reduzidos e são
obtidos com a regressão multinível e, posteriormente, pela multiplicação dos
resíduos brutos pelo fator de redução (shrinkage factor):
n
e
u
u
N
FR
2
0
2
0
2
0
σ
σ
σ
+
=
(6)
onde N
n
é o número de unidades do nível 1 no grupo de nível 2, sendo que o
fator de redução (FR) tem um valor entre 0 e 1
17,18
.
Foi avaliado o gráfico dos resíduos reduzidos ordenados com
Intervalo de Confiança de 95% (IC95%). Os resíduos representam os
afastamentos das estimativas médias das microrregiões em relação à média
geral predita para o intercepto e para a inclinação
18
.
As análises de medidas repetidas e multiníveis foram realizadas com
o auxílio dos aplicativos computacionais SAS 9.1 (SAS Institute, Inc. SAS
Statistical) e MLwiN 2.02 (Centre for Multilevel Modelling, UK)
respectivamente.
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77
Questões éticas
Este estudo foi aprovado pela Comissão de Pesquisa da Faculdade
de Medicina da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, atendendo às
exigências preconizadas na resolução n
o
196/96 do Conselho Nacional de
Saúde (CNS).
Resultados
A taxa de crescimento anual da PBPN para o estado do RS é 1,2%,
obtida da modelagem exponencial.
Na Tabela 1, são apresentadas as médias, valor mínimo e valor
máximo das PBPN das microrregiões e do estado, classificadas nas
respectivas mesorregiões no período de 1994 a 2004. É apresentada com
destaque a PBPN do ano de 2004, informação mais recente obtida do
SINASC.
O menor valor para a PBPN, no período de 1994 a 2004, foi de 4,22%
na microrregião de Cerro Largo, no ano de 1997, e, no outro extremo, a
PBPN de 11,5% na microrregião de Carazinho em 2004.
As médias das PBPN para as 35 microrregiões são apresentadas no
mapa da Figura 1. Pode-se observar que as áreas mais claras do mapa
correspondem às maiores médias das PBPN. Destaca-se a microrregião de
Carazinho (código 9), mais ao norte, como a de maior média da PBPN, bem
como as microrregiões de Santa Rosa (1), Cerro Largo (6), Sananduva (5),
mais ao norte do estado, e Montenegro (23), mais a leste, como as
microrregiões de menores médias das PBPN.
A Figura 2 mostra a evolução das PBPN nos 11 anos para todas as
microrregiões. Pode-se observar a tendência de aumento das PBPN, de
uma maneira geral, embora haja variabilidade de comportamento entre as
microrregiões, representadas pelas linhas da figura, em particular.
Na Tabela 2, são apresentados os valores médios e os valores
extremos das variáveis que permaneceram no modelo multinível final. É
interessante observar a variabilidade desses indicadores, nesse período de
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78
tempo nas microrregiões, justificando seu poder preditivo nos modelos
ajustados.
Na Tabela 3, são apresentados o modelo tradicional de medidas
repetidas e os quatro modelos multiníveis estimados. O modelo 1 é o modelo
de medidas repetidas com estrutura de covariância auto-regressiva de 1
a
ordem e médias móveis (ARMA (1,1)), sendo o que apresentou a menor
deviance (147,22; p<0,0001) e a variável cesárea, do nível 1, não-
significativa. Os demais modelos são multiníveis, sendo 2, 3 e 4 de
componentes de variância, e o modelo 5 é de coeficientes aleatórios, com
variância complexa.
A estimativa da média geral para as PBPN foi obtida do modelo 2
(modelo nulo) como sendo 8,37% (intercepto), tendo uma correlação
intragrupo (intraclasse) de 62,2%, ou seja, 62,2% da variação das PBPN é
devido às microrregiões do estado, conseqüentemente, 37,8% é devido aos
anos.
A inclusão das variáveis significativas de nível 1 resultou no modelo 3,
com o intercepto aleatório, ocorrendo uma redução de 21,7% na variância do
nível 2 e de 27,4% na variância do nível 1. Avaliando o coeficiente estimado
para a variável anos (centrada no ano de 1994), constata-se que as PBPN
aumentam com o tempo.
No modelo 4, com intercepto aleatório e com todas as variáveis
significativas do nível 1 e do nível 2, pode-se observar uma grande redução
na variância do nível 2 (73,7%) e moderada redução no nível 1 (27,6%).
Nesse modelo, observa-se que as variáveis preditoras explicaram a maior
parte da variação da PBPN devido ao nível das microrregiões.
Os modelos 4 e 5 informam que a PBPN aumenta com os anos, de
1994 a 2004, nas microrregiões do estado. Isso pode ser explicado pelo
aumento: do percentual de recém-nascidos pré-termo, do percentual de
partos cesáreos, do coeficiente de mortalidade infantil, da taxa de
urbanização, dos gastos com o SUS e pelo decréscimo do percentual da
participação (população economicamente ativa) nas microrregiões.
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79
No modelo 5, os interceptos (médias das PBPN entre as
microrregiões) variam entre as microrregiões, e as inclinações variam entre
as microrregiões em função dos anos.
Pode-se estimar que, em média, o aumento de 1% no percentual de
prematuros por ano acarreta o acréscimo de 0,057% na PBPN; o aumento
de 1 por mil no CMI implica no acréscimo de 0,06% na PBPN, e o aumento
de 1% no percentual de cesáreas implica no acréscimo de 0,02% na PBPN.
No nível das microrregiões, pode-se dizer que, a cada aumento de 1%
na urbanização das microrregiões, ocorre o aumento de 0,022% na PBPN; o
aumento de 1% no percentual de pessoas economicamente ativas em idade
produtiva implica em um decréscimo de 0,08% na PBPN, e o aumento de
R$1,00 nos gastos com o SUS provoca um aumento de 0,01% na PBPN.
A inclusão de variância complexa no modelo indica que a variância
das PBPN entre as microrregiões (nível 2) foi modelada em função dos
anos, aumentando com eles, e, para o nível 1, a variância das PBPN é
função do CMI e varia com ele, usado como indicador de saúde da
microrregião. Para microrregiões com menores CMI, ou seja, regiões com
melhores condições de saúde, a variância da PBPN nos anos diminui com o
aumento do CMI, e, para microrregiões com maiores CMI, regiões com
piores condições de saúde, a variância da PBPN aumenta com o aumento
do CMI. As funções de variâncias são mostradas nos gráficos da Figura 3.
Tanto no nível 2 como no nível 1, os termos de covariância não foram
significativos, sendo retirados do modelo. Nesse caso, não existe correlação
significativa entre os termos de erro nos níveis.
As variâncias do modelo 5, embora tenham reduzido
consideravelmente em relação ao modelo nulo, ainda são estatisticamente
significativas.
Na Figura 4, são apresentados os gráficos dos resíduos reduzidos
ordenados para o nível 2. O primeiro para o intercepto e o segundo para a
inclinação. Para os resíduos do intercepto, observa-se que 4 microrregiões
(Montenegro, Sananduva, Santa Rosa, Cerro Largo) apresentam resíduos
abaixo da média geral estimada (7,99%) para a PBPN global, indicando que
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80
essas microrregiões apresentam PBPN médias estimadas para o período de
11 anos, significativamente menores do que 7,99%, e 3 microrregiões (Ijuí,
Vacaria, Carazinho) apresentam resíduos estimados significativamente
maiores, ou seja, médias de PBPN maiores do que 7,99%.
O segundo gráfico de resíduos mostra que a microrregião de Santa
Rosa apresenta resíduo menor que a inclinação média geral estimada
(0,08%), ou seja, para essa microrregião, a PBPN aumenta menos com os
anos do que a média geral. Já a microrregião de Cachoeira do Sul tem
resíduo maior que a média geral estimada, ou seja, as PBPN tem um
aumento maior com os anos do que o aumento médio.
Discussão
Há grande variação das PBPN entre as microrregiões do estado do
RS. É interessante notar que isso ocorre entre microrregiões que se situam
na mesma mesorregião, como é o caso da Noroeste rio-grandense.
De uma maneira geral, há uma tendência de aumento das PBPN
comprovada pela proporção estimada para o RS e pela constatação de que
26 das 35 microrregiões (74%) têm o valor da PBPN do ano de 2004
superior à média dos 11 anos avaliados.
De acordo com estes resultados descritivos, é pequena a chance de
que o RS atinja o Objetivo de Desenvolvimento do Milênio
4
.
Os resultados obtidos pela modelagem tradicional de medidas
repetidas identificaram a maioria dos preditores encontrados com o modelo
multinível, com exceção do percentual de cesarianas da microrregião.
A inclusão do percentual de cesarianas no modelo multinível e a não
inclusão no modelo de medidas repetidas se deve, em parte, à significância
da variável, que foi próxima a 0,05, e à estrutura do modelo multinível.
A análise de medidas repetidas, utilizando os modelos multiníveis,
considerou as medidas nos anos (nível 1) pertencendo a uma mesma
microrregião (nível 2), sendo que as microrregiões constituem um dos níveis
de hierarquia
14
. Assim, o modelo multinível acomodou a hierarquia dos
dados na estrutura do modelo e estimou com mais eficiência as variâncias
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81
dos coeficientes, bem como os fatores de risco do nível da microrregião
16
. A
maior diferença encontrada na estimação dos coeficientes fixos dos modelos
tradicional e multinível foi no intercepto do modelo.
Neste estudo, foi modelada a estrutura de variância dos dois níveis da
hierarquia, ou seja, em vez de tentar estabilizar a variância utilizando
transformações, esta foi modelada em função das variáveis preditoras do
modelo
14
.
O modelo multinível encontrado neste estudo permitiu concluir que:
(1) há maior variação nas PBPN entre as microrregiões do que entre os
anos; (2) os coeficientes fixos do nível individual explicam parte da variação
das PBPN entre os anos, sendo que as PBPN estimadas aumentam com o
aumento dos valores dos preditores do nível individual; (3) o coeficiente de
mortalidade infantil é um preditor significativo para as PBPN, mostrando que
a associação entre as PBPN e os coeficientes de mortalidade infantil ocorre
nas duas direções, pois o baixo peso ao nascer é um conhecido preditor da
mortalidade infantil, e o coeficiente de mortalidade infantil é um indicador de
saúde da população; (4) os resíduos reduzidos estimados representam a
parcela da variância contextual que o modelo encontrado não conseguiu
explicar. Estes possibilitam identificar as microrregiões de Montenegro,
Sananduva, Santa Rosa e Cerro Largo como microrregiões com situação
mais positiva em relação aos recém-nascidos. Já as microrregiões de Ijuí,
Vacaria e Carazinho apresentam situação pior do que a média, apontando
para a necessidade urgente de intervenção no que diz respeito à saúde dos
recém-nascidos dessas localidades; (5) Este modelo conseguiu explicar
parte da discrepância entre as PBPN que ocorrem no estado, referida no
início da discussão. As demais microrregiões não apresentaram resíduos
significativos, indicando que, para elas, os preditores do modelo ajustado
explicam satisfatoriamente a variabilidade entre as PBPN.
A vantagem dos modelos multiníveis ou de coeficientes aleatórios é
identificar que a média do desfecho (PBPN) para cada microrregião difere, e
que a relação entre as características individuais e as PBPN também
diferem entre as microrregiões, pois para algumas microrregiões o aumento
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82
na PBPN com os anos é mais pronunciado do que em outras. Levar em
conta tais diferenças nas inclinações (coeficientes de regressão) permite
diferenciar as microrregiões.
Antes do surgimento das análises multiníveis, havia duas opções no
tratamento dos dados: as características do nível individual poderiam ser
agregadas no nível mais alto de hierarquia, ou as características de níveis
mais altos eram distribuídas para todas as unidades do nível individual.
Agregar ou distribuir estas características causam problemas na
interpretação dos resultados, conhecidos como falácia atomística e falácia
ecológica respectivamente. A falácia atomística é a falácia de fazer
inferências no nível de grupo baseado em dados do nível individual. A falácia
ecológica é a falácia de fazer inferências no nível individual baseado em
dados do nível de grupo
8,19
.
A utilização dos modelos multiníveis permite testar suposições sobre
a relação entre características no nível de contexto e o desfecho, levando
em conta as influências individuais
19
.
Em termos práticos, a conseqüência de ignorar a estrutura multinível
dos dados é que são encontradas muitas relações como significativas
erroneamente
19
.
Alguns artigos relevantes encontrados na literatura sobre PBPN
podem servir de base para comparações, mas nenhum deles com
modelagem multinível.
O trabalho de Victora et al.
1
sobre as proporções de BPN no RS no
período de 1980 a 1992 considerou o estado dividido em Delegacias
Regionais de Saúde. Os autores concluíram, para aquele período, que a
estabilidade nas PBPN sugeria que as condições gerais das gestantes,
relativas ao estado nutricional e infecções, assim como do atendimento pré-
natal, não tinham apresentado progresso naquela década.
A análise geográfica dos indicadores de BPN mostrou uma
distribuição desigual dentro do estado, sendo que nas regiões Sul, Oeste, e
Metropolitana, as condições de saúde eram mais precárias. Já a região
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83
Norte mostrou as melhores condições de saúde
1,20
. Estas desigualdades
regionais são novamente comprovadas no presente estudo.
Monteiro et al.
21
, estudando a evolução do peso ao nascer na cidade
de São Paulo (1976 a 1998), encontraram uma evolução favorável nos
estratos de baixo nível socioeconômico, aparentemente, devido ao melhor
desempenho do crescimento intra-uterino, o qual poderia decorrer de
melhorias nas condições socioeconômicas, no peso e na altura das
gestantes, na assistência pré-natal e, possivelmente, no declínio do hábito
de fumar. Nos estratos de alto nível socioeconômico ocorreu uma evolução
desfavorável, aparentemente, devido ao aumento da proporção de
prematuros
21
, tendência provocada pelo aumento da proporção de
cesarianas.
Um estudo sobre NV em unidade hospitalar do Recife, no estado de
Pernambuco (1991 a 2000), concluiu pela tendência progressiva de
cesarianas, BPN, prematuros e mães adolescentes. Nesse estudo, os
autores encontraram a maior PBPN, 22,8% para o ano de 2000, e uma
elevada taxa de cesáreas, variando de 29,4% em 1993 a 35,2% em 2000
22
.
Esses resultados corroboram com os achados no presente estudo, onde o
aumento das taxas de cesáreas e da prematuridade se associam ao
aumento das PBPN.
Barros et al.
23
referem que o aumento na PBPN em Pelotas em 1993
foi decorrente tanto da maior proporção de nascidos prematuros como de
crianças com retardo de crescimento intra-uterino (NV a termo).
Em outro artigo realizado por Barros et al.
28
com dados de três
coortes de nascidos na cidade de Pelotas no RS, os autores encontraram,
para as PBPN, 9,0%, 9,8% e 10,4% para os anos de 1982, 1993 e 2004,
respectivamente, estando em concordância com o presente estudo, ou seja,
as PBPN vêm aumentando com os anos
1,24,25
. A cidade de Pelotas localiza-
se na mesorregião Sudeste rio-grandense, onde as PBPN das microrregiões
são mais elevadas. Considerando que a expansão dos cuidados da saúde
em Pelotas levou mais de 98% de mulheres grávidas a receberem cuidados
pré-natais, com uma média de 8,3 consultas por mãe em 2004, é paradoxal
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84
que as PBPN tenham aumentado. Uma possível explicação seria a melhoria
na qualidade do diagnóstico e do atendimento às gestantes, possibilitando a
maior intervenção na gestação (cesariana e indução de parto), quando
necessário.
Mariotoni et al.
26
estudaram o peso ao nascer na Maternidade de
Campinas ao longo de 25 anos, não encontrando variação das PBPN, que
ficaram em torno de 8,0%. O estudo concluiu que, embora as condições
gerais da população tenham melhorado, condição importante para a
melhoria da saúde, não foi encontrada evolução positiva no peso ao nascer,
provavelmente por outras modificações que impediram este avanço.
Para o estado de Sergipe, os valores das PBPN foram 10,80% e
7,04% para 1988 e 1998, respectivamente, mostrando um comportamento
decrescente no período, sendo provocado, possivelmente, pela melhoria na
qualidade de vida
27
, sendo que lm
85
cuidados pré-natais contínuos e abrangentes e cuidados básicos da saúde e
de orientações na vida da mulher podem promover melhores desfechos na
saúde. Também concluíram que residir em áreas metropolitanas possibilita
maiores recursos na atenção básica à saúde, embora nessas áreas exista
grande desigualdade social no acesso aos recursos, principalmente para
mulheres afro-americanas
30
. A divergência possivelmente está associada à
maior abrangência e melhor qualidade do pré-natal nos Estados Unidos em
relação ao Brasil.
Outro estudo sobre a evolução do peso ao nascer, na Espanha,
encontrou um aumento linear das PBPN entre os anos de 1981 e 2002. Os
autores avaliaram que alguns fatores sociais como o aumento do número de
gestantes fumantes, entre outros, poderiam estar afetando o peso ao nascer
31
.
As limitações encontradas neste estudo foram a utilização de dados
secundários, o grande tamanho das microrregiões, apresentando alta
variabilidade interna e os indicadores específicos para as microrregiões
disponíveis, restringindo as informações para a modelagem.
Portanto, este estudo aponta na direção do uso da modelagem
multinível em áreas geográficas menores, possivelmente apresentando
menor variação interna no nível 2, e também na busca de indicadores mais
específicos para explicar a alta incidência do BPN no RS.
Este estudo indica que efeitos contextuais, como a urbanização e os
investimentos na saúde, têm efeitos negativos no peso ao nascer, ou seja,
maiores investimentos em saúde resultando em diagnósticos mais precoces
e de melhor qualidade, intervenção na gravidez, criação de CTI’s neonatais,
com o objetivo de salvar o feto, levam ao aumento das PBPN. É possível
que o aumento das PBPN tenha direcionado para o aumento nos
investimentos em saúde na tentativa de diminuí-las, indicando um caminho
inverso ao encontrado pelo modelo.
O estudo orienta, também, para as condições socioeconômicas da
região, e nele está incluída a participação ativa na vida econômica
(escolaridade, empregos, etc.), que produzem uma redução nas PBPN.
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86
Em relação aos aspectos específicos com o cuidado à saúde, deve-se
levar em conta o percentual de cesarianas, de partos prematuros e o
coeficiente de mortalidade infantil, que reflete a realidade da saúde da
região.
O estado do RS, considerado como o estado que apresenta melhor
qualidade de vida dentre os estados brasileiros, necessita investir esforços
na ampliação dos cuidados integrais à mulher. Iniciando pela educação e
cuidados básicos na sua saúde desde a infância, incluindo a melhora na
qualidade e quantidade dos cuidados pré-natais. A melhoria na qualidade do
pré-natal está relacionada às orientações quanto ao uso do fumo, drogas,
álcool, alimentação, etc., bem como ao acompanhamento da gestante desde
o início da gestação até a atenção ao parto.
Os fatores que influenciam a saúde não são modificados rapidamente,
mas podem ser trabalhados para resultados melhores a médio e longo
prazo. Tanto os programas de saúde como a população deve trabalhar no
sentido de proteger a adequada evolução de uma mulher e sua gravidez,
podendo assim interferir nos fatores que comprometem o peso do recém-
nascido
26
.
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87
Colaboradores
A.B. Moraes e R.R. Zanini contribuíram com o delineamento, a coleta dos
dados, as análises, as interpretações e a redação do artigo. J. Riboldi e
E.R.J. Giugliani colaboraram na orientação, redação e revisão do artigo.
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90
Tabela 1. Medidas descritivas da PBPN no período de 1994 a 2004: média,
mínimo, máximo e valor de 2004 das microrregiões (e mesorregiões) do RS
Mesorregião e Microrregião
*
Média da PBPN (mín – máx) PBPN de 2004
Noroeste rio-grandense
1 - Santa Rosa
6,6(5,7 – 7,3) 5,7
2 - Três Passos
7,2(5,8 – 8,6) 7,1
3 - Frederico Westphalen
7,0(6,1 – 7,8) 7,2
4 - Erechim
7,8(6,6 – 9,1) 9,1
5 - Sananduva
6,6(5,5 – 8,8) 7,3
6 - Cerro Largo
6,3(4,2 – 7,6) 7,6
7 - Santo Angelo
8,1(7,3 – 8,7) 8,7
8 - Ijuí
8,9(8,4 – 10,1) 9,2
9 - Carazinho
10,1(8,8 – 11,5) 11,5
10 - Passo Fundo
9,5(8,3 – 10,7) 9,9
11 - Cruz Alta
9,7(8,6 – 10,8) 9,3
12 - Não-me-Toque
8,2(6,3 – 10,6) 7,3
13 - Soledade
8,4(6,3 – 10,6) 9,9
Nordeste rio-grandense
14 - Guaporé
7,2(5,7 – 9,2) 7,9
15 - Vacaria
9,3(8,6 – 10,1) 10,1
16 - Caxias do Sul
9,4(8,4 – 10,4) 9,9
Centro Ocidental rio-grandense
17 - Santiago
8,3(6,9 – 10,1) 8,4
18 - Santa Maria
9,1(8,3 – 10,5) 9,4
19 - Restinga Seca
7,3(5,5 – 8,7) 8,2
Centro Oriental rio-grandense
20 - Santa Cruz do Sul
8,1(7,1 – 8,9) 8,1
21 - Lajeado-Estrela
7,5(6,6 – 8,5) 7,3
22 - Cachoeira do Sul
9,1(7,4 – 11,1) 11,1
Metropolitana de Porto Alegre
23 - Montenegro
6,8(5,9 – 8,2) 7,3
24 - Gramado-Canela
8,3(7,5 – 8,8) 8,8
25 - São Jerônimo
8,1(7,1 – 9,0) 8,7
26 - Porto Alegre
9,2(8,8 – 9,9) 9,7
27 - Osório
7,6(6,8 – 8,7) 8,2
28 - Camaquã
8,4(7,2 – 9,7) 8,5
Sudoeste rio-grandense
29 - Campanha Ocidental
9,1(8,7 – 9,8) 9,0
30 - Campanha Central
9,0(7,4 – 11,1) 9,3
31 - Campanha Meridional
9,7(8,3 – 11,1) 11,1
Sudeste rio-grandense
32 - Serras de Sudeste
9,3(8,0 – 10,2) 9,1
33 - Pelotas
9,3(8,4 – 9,9) 9,4
34 - Jaguarão
9,0(8,1 – 11,0) 8,4
35 - Litoral Lagunar
9,5(8,9 – 10,8) 10,7
Estado do RS
8,8(8,3 – 9,5) 9,3
* Códigos das microrregiões (Figura 1); PBPN = proporção de baixo peso ao nascer
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91
Figura 1. Proporção de baixo peso ao nascer (PBPN) média para as
microrregiões do Rio Grande do Sul, de 1994 a 2004
10
11
12
13
14
15
4
1
2
3
5
6
7 8
9
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26 27
28
29
30
31
32
33
34
35
(1) Santa Rosa, (2) Três Passos, (3)
Frederico Westphalen, (4) Erechim, (5)
Sananduva, (6) Cerro Largo, (7) Santo
Ângelo, (8) Ijuí, (9) Carazinho, (10) Passo
Fundo, (11) Cruz Alta, (12) Não-me-Toque,
(13) Soledade, (14) Guaporé, (15) Vacaria,
(16) Caxias do Sul, (17) Santiago, (18) Santa
Maria, (19) Restinga Seca, (20) Santa Cruz,
(21) Lajeado-Estrela, (22) Cachoeira do Sul,
(23) Montenegro, (24) Gramado-Canela, (25)
São Jerônimo, (26) Porto Alegre, (27)
Osório, (28) Camaquã, (29) Campanha
Ocidental, (30) Campanha Central, (31)
Campanha Meridional, (32) Serras de
Sudeste, (33) Pelotas, (34) Jaguarão e (35)
Litoral Lagunar.
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93
Tabela 2. Estatísticas descritivas das variáveis incluídas no modelo
multinível, segundo os níveis individual e de contexto
Variáveis Média ± DP Mínimo Máximo
Nível 1 (Anos)
BPN (%) 8,37 ± 1,27 4,22 11,45
Pré-termo (%) 6,16 ± 2,41 1,79 19,34
CMI (por 1.000 NV) 16,84 ± 4,75 3,55 33,80
Cesáreas (%) 43,84 ± 6,90 27,90 62,22
Nível 2 (microrregiões)
Urbanização 2000 (%) 70,34 ± 14,19 42,79 96,51
Participação 2000 (%) 61,59 ± 5,37 52,28 69,64
Gasto SUS 2003 (R$) 61,74 ± 25,64 35,37 165,27
DP = desvio padrão; BPN = baixo peso ao nascer; CMI = coeficiente de mortalidade
infantil, NV = nascidos vivos
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94
Tabela 3. Modelos tradicional e multiníveis para a PBPN, com efeitos das
covariáveis no nível dos anos (1994 a 2004) e das microrregiões do RS
Variáveis
Modelo 1
(tradicional)
Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Modelo 5
Efeitos fixos Coeficiente (erro padrão)*
Intercepto 9,476 (1,806) 8,370 (0,174) 7,992 (0,170) 8,012 (0,117) 7,991 (0,113)
Nível 1
Anos
(centrados em 1994)
0,084 (0,017) 0,076 (0,014) 0,072 (0,014) 0,077 (0,017)
Pretermo
(% prematuros)
0,073 (0,021) 0,075 (0,021) 0,071 (0,020)
0,057 (0,021)
p = 0,007
CMI
(mortes/1.000 NV)
0,058 (0,010) 0,064 (0,010) 0,060 (0,010) 0,060 (0,011)
Cesáreas
(% cesarianas)
- 0,018 (0,011)
0,026 (0,010)
p = 0,011
0,020 (0,010)
p = 0,046
Nível 2
Urbanização 2000
(% pop. urbana)
0,025 (0,009)
p = 0,013
-
0,023 (0,008)
p = 0,006
0,022 (0,009)
p = 0,008
Participação 2000
(% pop. econ.ativa)
- 0,070 (0,023)
p = 0,005
- - 0,080 (0,022) - 0,080 (0,022)
Gastos SUS 2003
(R$ investim.saúde)
0,010 (0,005)
p = 0,028
-
0,010 (0,004)
p = 0,011
0,010 (0,004)
p = 0,019
Efeitos aleatórios
Variância dos
interceptos (σ
2
u0
)
- 1,007 (0,254) 0,788 (0,198) 0,265 (0,073) 0,240 (0,076)
Variância das
inclinações (σ
2
u1
)**
- - -
0,003 (0,001)
p = 0,033
Variância do nível 1
(σ
2
e0
)
- 0,613 (0,046) 0,445 (0,034) 0,444 (0,034) 0,325 (0,036)
Variância do nível 1
(σ
2
e3
)**
- - -
0,004 (0,002)
p = 0,022
-2 log
verossimilhança
884,650 1.007,171 886,218 851,131 829,766
PBPN = proporção de baixo peso ao nascer; EP = erro padrão; CMI = coeficiente de mortalidade infantil.
*Coeficientes sem valor da significância tem p < 0,001; Modelo 1: de Medidas repetidas; Modelo 2: nulo, sem
variáveis; Modelo 3: componente de variância, com variáveis do nível 1; Modelo 4: componente de variância, com
variáveis do nível 1 e 2; Modelo 5: coeficientes aleatórios, com variáveis nos dois níveis e variância complexa (nível
2 função dos anos; nível 1 função do CMI)**
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96
Figura 4. Gráficos dos resíduos reduzidos ordenados para o nível das
microrregiões: (1) resíduos para os interceptos; (2) resíduos para as
inclinações
Nota: gráfico (1) abaixo da média: Montenegro (23), Sananduva (5), Santa Rosa (1) e Cerro Largo (6); acima
da média: Ijuí (8), Vacaria (15) e Carazinho (9); gráfico (2) abaixo da média: Santa Rosa (1); acima da média:
Cachoeira do Sul (22).
23
5 1
6
8
15 9
1
22
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97
6.2 Artigo 2
Fatores de risco para baixo peso ao nascer no estado do Rio Grande do
Sul, 2003 – Análise clássica e multinível
Risk factors for low birth weight in Rio Grande do Sul, 2003 – Classical and
multilevel analysis
Anaelena Bragança de Moraes
1,2
Roselaine Ruviaro Zanini
1,2
Elsa Regina Justo Giugliani
3
João Riboldi
3,4
1. Departamento de Estatística, Universidade Federal de Santa Maria
2. Doutoranda do Programa de Pós-graduação em Epidemiologia,
Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
3. Programa de Pós-graduação em Epidemiologia, Faculdade de Medicina,
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
4. Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Correspondência:
Prof
a
Anaelena Bragança de Moraes
Av. Roraima, n
o
1000
Cidade Universitária
Departamento de Estatística – CCNE, Prédio 13
Bairro Camobi
Santa Maria, RS, Brasil
97105-900
Telefone: + 55 55 32208486, FAX: + 55 55 2208612
e-mail: anaelena@smail.ufsm.br
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98
RESUMO
O objetivo deste estudo foi identificar os fatores de risco para o baixo peso
ao nascer de nascidos vivos de gestação simples no Rio Grande do Sul,
Brasil, em 2003. Os dados foram obtidos do Sistema de Nascidos Vivos
(SINASC/RS). Foram utilizadas as análises de regressão logística múltipla
clássica e multinível. Os fatores de risco foram avaliados no nível individual
(nascidos vivos) e contextual (microrregiões). No nível individual dos dois
modelos foi encontrada associação significativa entre o baixo peso ao
nascer e prematuridade, nenhuma e 1 a 6 consultas pré-natais, anomalia
congênita, nascimento fora do hospital, alta e baixa paridade, sexo feminino,
idade materna maior de 35 anos, dona de casa, não-casada, escolaridade
de 0 a 3 anos e parto cesáreo. Para os nascidos vivos a termo, o parto
cesáreo não apresentou associação, e a faixa de escolaridade de 4 a 11
anos apresentou associação com pequeno para a idade gestacional nos dois
modelos. As mães adolescentes apresentaram risco no modelo clássico. Os
modelos multiníveis mostraram que, quanto maior a urbanização da
microrregião maior o risco de baixo peso ao nascer, e, em microrregiões
menos urbanizadas, mães solteiras têm risco aumentado, para todos os
nascidos vivos, bem como para os nascidos vivos a termo. O baixo peso ao
nascer varia com a microrregião e está associado a características
individuais e contextuais. Embora a maior parte da variação no baixo peso
ao nascer se encontre no nível individual, o modelo multinível identificou um
fator de risco importante no nível contextual.
Palavras-chave: recém-nascido, baixo peso ao nascer, modelo multinível
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99
ABSTRACT
This work aimed at identifying risk factors for low birth weight of simple
pregnancy newborn babies in the Rio Grande do Sul, Brazil, in 2003. Data
were obtained from “Sistema de Nascidos Vivos” (SINASC/RS). Multiple
logistic regression analysis,.classical and multilevel were used. Risk factors
were evaluated at an individual level newborn and at a contextual one
(microregions). At the individual level of the two models, significantly
association was found among low birth weight and prematurity, none and 1 to
6 prenatal care visits, congenital anomaly, out of the hospital birth, high and
low delivery rate, female babies, mothers over 35 years old, housewife,
single, 0 to 3 years of the study, and caesarean section. For the newborn at
full term, caesarean section did not present any association tgd
100
Introdução
O peso ao nascer é um importante indicador de saúde de uma
população e está associado a um grande número de fatores
1
. Esses fatores
relacionam o bebê, a mãe e o ambiente físico, entre si, e têm um importante
papel na determinação da saúde futura dos recém-nascidos (RN)
2
.
O baixo peso ao nascer (peso inferior a 2.500g) e a prematuridade
(tempo gestacional inferior a 37 semanas) constituem-se nos principais
determinantes da mortalidade perinatal, sendo que os recém-nascidos com
baixo peso representam grupos vulneráveis ao impacto de condições
ambientais e sociais
1
.
No mundo, todos os anos, nascem mais de 20 milhões de crianças
com baixo peso, o que, nos países em desenvolvimento, equivale a 17% de
todos os nascimentos, sendo mais que o dobro do índice dos países
industrializados (7%)
3
.
No Brasil, a percentagem de baixo peso ao nascer (BPN), entre 1996
e 2000, apresentou uma redução de 1,8%. De 2000 a 2004, houve um
aumento nas percentagens, sendo estas, respectivamente, 7,6%, 7,9%,
8,1%, 8,2% e 8,2%
4
. No Rio Grande do Sul, os valores de BPN, nos anos
de 2000 a 2002, foram 8,8%; 9,0% e 9,4%, respectivamente, ficando acima
do valor médio no Brasil, que é 8,1%
5
, nesse período.
Entre as principais causas de BPN encontram-se as infecções, a
desnutrição materna e o fumo
6
, bem como a prematuridade, a gravidez
múltipla, a alta paridade e as doenças intercorrentes da gestação, como a
pré-eclâmpsia. Há também evidência de que outros fatores ambientais
menos conhecidos podem afetar o crescimento do feto
1
.
Os estudos sobre os fatores de risco para o BPN têm se limitado a
avaliar a influência de fatores no nível individual (das mães e dos recém-
nascidos), deixando de considerar variáveis no nível de contexto (localidade
de moradia das mães).
O fato de as mães de uma mesma localidade compartilharem o
mesmo ambiente e, por isso, serem mais semelhantes entre si do que em
relação a mães de outras localidades pode levar a uma maior semelhança
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101
também no desfecho de interesse. Quando isso acontece, é violada a
suposição de independência, passando a existir correlação entre as mães e
os bebês (nível 1) na mesma localidade (nível 2). Esse problema é ainda
mais importante quando variáveis explanatórias de níveis superiores da
hierarquia são de interesse, de forma que todas as unidades de uma
localidade estão expostas de forma idêntica ao fator
7
.
A análise contextual ou multinível busca combinar a análise das
características dos indivíduos com as dos grupos sociais a que pertencem.
As variáveis contextuais podem ter efeitos independentes das características
individuais ou modificar a maneira como essas características incidem sobre
a situação de saúde
8
.
Os modelos de regressão tradicionais partem do princípio de que os
nascidos vivos (NV) são independentes entre si em relação ao desfecho de
peso ao nascer, sendo todas as variáveis tratadas como pertencentes ao
mesmo nível hierárquico. Ignorar o papel delas no nível de contexto pode
levar a uma compreensão incompleta dos determinantes do BPN nos NV e
em suas populações. As variáveis de contexto afetam os NV diretamente ou
indiretamente pelas escolhas e/ou condições maternas. Muitas variáveis
medidas individualmente são fortemente condicionadas por processos
sociais. Quando os dados são estruturados em hierarquias, unidades no
mesmo grupo, raramente são independentes, porque compartilham de um
mesmo ambiente e apresentam características semelhantes
5
.
O objetivo deste trabalho é identificar os fatores de risco para o BPN
de crianças nascidas vivas de gestação simples no RS no ano de 2003,
utilizando a Regressão Logística Múltipla Clássica e Multinível. Como
variáveis explicativas, são utilizadas as características dos NV e de suas
mães, no nível individual, e características das microrregiões de moradia das
mães, no nível contextual.
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102
Métodos
Caracterização do estudo
Este estudo ecológico longitudinal compreende todas as
microrregiões do Estado do Rio Grande do Sul (RS), sendo que as
informações sobre os RN são provenientes das Declarações de Nascido
Vivo (DN) que constam no Sistema de Nascidos Vivos (SINASC) do RS, no
ano de 2003, obtidas no DATASUS (Datasus:http://www.datasus.gov.br).
O estado do Rio Grande do Sul tem como capital Porto Alegre e está
dividido, geograficamente, em 7 Mesorregiões, 35 Microrregiões e 496
municípios. Tem a área de 281.748,5 Km
2
com uma população estimada
para 2005 de 10.845.087 habitantes
9
. Uma microrregião é, de acordo com a
Constituição brasileira de 1988, um agrupamento de municípios limítrofes.
Sua finalidade é integrar a organização, o planejamento e a execução de
funções públicas de interesse comum, definidas por lei complementar.
A população deste estudo é de 149.165 NV registrados no
SINASC/RS de 2003. Foram incluídos na análise os NV cujas mães residiam
no estado no momento do registro da DN e excluídos os de gestação
múltipla ou ignorada (2.917 NV), os que não continham informação em
registro sobre o peso ao nascer (200 NV) e os com erros de registro (178
NV).
Para a identificação dos erros de registro, foi utilizada a classificação
de NV com base no peso e idade gestacional, adaptada por Souza
10
. A
adaptação foi necessária para a utilização dos dados do SINASC, porque os
dados de duração da gestação usados na classificação eram em semanas
(24
a
a 42
a
semana), e, no SINASC, essas informações estão agrupadas
(menor que 22 semanas, 22 a 27 semanas, 28 a 31 semanas, 32 a 36
semanas, 37 a 41 semanas e 42 semanas ou mais). Essa classificação de
erros considera que pesos inferiores a 500g ou duração da gestação inferior
a 22 semanas são informações preenchidas de forma errônea, podendo ser
também informações relacionadas a um nascido morto. Segundo Margotto
11
,
não há viabilidade biológica para um RN com peso inferior a 500g ou com
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103
idade gestacional inferior a 22 semanas, sendo que não deveriam ser
incluídos no SINASC
10
.
Os 162 registros do banco de dados considerados errôneos incluíam:
NV com duração da gestação inferior a 22 semanas; peso inferior a 500g;
idade gestacional de 22 a 27 semanas e peso superior a 1500g; idade
gestacional de 28 a 31 semanas e peso superior a 2500g; idade gestacional
superior a 37 semanas e peso inferior a 1500g.
Houve, também, 16 casos com dados inconsistentes em relação à
idade materna e número de filhos (vivos mais mortos).
Optou-se pela exclusão desses 178 NV do banco de dados,
permanecendo os registros de 145.870 NV de gestação única para a
análise.
Desfecho
A variável baixo peso ao nascer (BPN) é o desfecho, obtida da
dicotomização da variável peso ao nascer (baixo peso<2.500g) e não baixo
peso (peso≥2.500g).
Características da mãe e do nascido vivo - nível individual
Foram analisadas as variáveis disponíveis no SINASC relacionadas à
mãe: idade (menos de 20 anos (mães adolescentes), 20 a 34 anos e 35
anos ou mais); paridade (nenhum filho, 1 ou 2 filhos, 3 filhos ou mais, vivos e
mortos de gestações anteriores); escolaridade (0 a 3 anos, 4 a 11 anos, 12
anos ou mais de estudo concluídos); estado civil (casada oficialmente, não-
casada); ocupação (dona de casa, outra (trabalho fora do lar), conforme a
Classificação Brasileira de Ocupações); número de consultas pré-natais
(nenhuma, de uma a 6, mais que 6); tipo de parto (vaginal, cesáreo); local do
nascimento (hospital, outro) e idade gestacional (pré-termo (<37 semanas),
a termo (≥37 semanas)).
As variáveis relativas ao RN foram: sexo (masculino, feminino);
cor/raça (branca, outra); malformação congênita e/ou anomalia
cromossômica (sem anomalia, com anomalia).
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104
Características da microrregião - nível contextual
A seleção das covariáveis do nível contextual foi realizada após
revisão da literatura, baseada na disponibilidade das informações para as
microrregiões do RS.
As covariáveis foram obtidas no Departamento de Informações e
Informática do SUS (Datasus: http://www.datasus.gov.br), na Fundação de
Economia e Estatística (FEEdados: http://www.fee.rs.gov.br/feedados),
vinculada à Secretaria da Coordenação e Planejamento do RS, e Instituto de
Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA: http://www.ipeadata.gov.br) , vinculado
ao Ministério de Planejamento, Orçamento e Gestão.
Os 18 indicadores utilizados como covariáveis das microrregiões,
testados nos modelos multiníveis, foram: taxa de urbanização (percentagem
da população da área urbana em relação à população total); taxa de
analfabetismo (percentagem na população de pessoas com 15 anos ou mais
de idade, incapazes de ler ou escrever um bilhete simples); média de anos
de estudo (razão entre o somatório do n
o
de anos de estudo completados
pelas pessoas que tem 25 anos ou mais de idade e o n
o
de pessoas nessa
faixa etária); PIB per c
105
à população); abastecimento de água (percentagem de domicílios com água
disponibilizada por rede geral); saneamento (percentagem de domicílios com
instalações sanitárias ligadas à rede geral); taxa de cesáreas (percentagem
de partos cesáreos em relação ao total de partos); taxa de 7 ou mais
consultas pré-natais (percentagem de NV de mães com 7 ou mais consultas
pré-natais); cobertura de saúde suplementar (percentagem de beneficiários
de assistência médica, privada e convênios, por local de residência na
população); cobertura de médicos (proporção de médicos por mil habitantes,
incluindo os médicos residentes); gasto médio com atenção básica (valores
de transferências referentes à atenção básica por habitante).
Análise estatística
Os dados foram analisados com a população total e com a população
de NV a termo (NV a termo mais pós-termo). No grupo dos NV a termo,
segundo Ferraz e Kallan apud Costa e Gotlieb
12
, os com BPN são definidos
como NV pequenos para a idade gestacional (PIG), que consiste numa
definição simplificada de PIG. As análises empregadas foram a regressão
logística clássica e a regressão logística multinível.
A associação entre as variáveis relacionadas à mãe e ao NV com o
desfecho (BPN), para os NV do estudo, foi inicialmente analisada pelos
métodos clássicos, que ignoram a estrutura hierárquica dos dados na
modelagem.
A regressão logística simples foi utilizada para a estimação das
razões de chance (OR) e os respectivos intervalos de confiança de 95%
(IC95%). Para a seleção das variáveis candidatas à inclusão no modelo
múltiplo, considerou-se p<0,25
13
.
Para a análise de regressão logística múltipla dos NV, foram
utilizadas duas estratégias de análise: a primeira, não-condicional, que
incluiu simultaneamente no modelo todas as variáveis independentes
significativas da análise de regressão logística simples, método enter e nível
de significância de 0,05; e a segunda, condicional, que obedeceu a uma
hierarquia na entrada das variáveis no modelo múltiplo. Para isso, foram
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106
considerados três blocos: distal (escolaridade, estado civil, ocupação e
raça); intermediário (idade e paridade); e proximal (número de consultas pré-
natais, tipo de parto, local do nascimento, idade gestacional, sexo e
anomalia congênita). Utilizou-se o método de seleção backward condicional,
considerando-se, como potenciais fatores de confusão, as variáveis
selecionadas segundo um nível de significância de 0,10 dentro de cada
bloco. Para as análises subseqüentes, mantiveram-se no modelo aquelas
variáveis que permaneceram associadas ao BPN, após o ajuste, para as
variáveis de confusão do mesmo bloco e para aquelas hierarquicamente
superiores
14
.
A análise dos dados dos NV a termo foi realizada de acordo com a
primeira estratégia de análise descrita para os NV, ou seja, análise de
regressão logística simples e regressão logística múltipla não-condicional,
método enter, dado que os resultados das demais estratégias não diferiram.
Para as análises multiníveis, foram ajustados modelos lineares
hierárquicos generalizados com dois níveis de hierarquia para identificar
preditores do BPN, levando em conta a variação entre os NV
(indivíduos=nível 1) e entre as microrregiões (grupos=nível 2). A modelagem
foi realizada para os NV e para os NV a termo.
A variável resposta deste modelo y
ij
é binária (distribuição binomial) e
tem valor 1 se o i-ésimo NV da j-ésima microrregião apresenta BPN, ou 0,
em caso contrário, sendo:
)))exp(1(/)exp(
ijjjij
euXuXy ++++++= βαβα (1)
A ligação entre as variáveis preditoras (X) e a variável resposta é
assegurada pela função de ligação (logit), que é uma função linear de X ou
uma transformação de π. Então, modelando:
()
j
uXito ++==
−
βαπ
π
π
log
1
log , (2)
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107
onde ),0(
uj
Nu Ω≈ é o efeito aleatório ao nível da microrregião. Os
coeficientes são:
−
=
0
0
1
log
π
π
α
; (3)
−
−
=
)1(
)1(
log
10
01
ππ
ππ
β
(4)
onde α e β são os interceptos e a inclinação para a variável X, no nível da
microrregião, com respeito ao desfecho; β é o log da razão de chance e
exp(
β
) é a razão de chances (OR).
O termo de erro
ij
e (nível 1) tem média 0 e variância σ
2
e
. A variância
σ
2
e
é usualmente conhecida como parâmetro de sobredispersão ou
parâmetro extra-binomial, e sua estimativa é 1
15
. Então, uma parte da
variabilidade do modelo é binomial (nível 1), e outra parte é normal (nível 2)
7,16
.
Para modelos multiníveis de resposta discreta, é utilizado o método
de estimação de quase-verossimilhança, que utiliza um método de
linearização baseado na expansão da série de Taylor, o qual transforma um
modelo de resposta discreta em um modelo de resposta contínua. Após a
linearização, o modelo é estimado usando os Mínimos Quadrados Iterativos
Generalizados (IGLS) ou Mínimos Quadrados Iterativos Generalizados
Restritos ou Reponderados (RIGLS)
16
.
A transformação para um modelo linear requer uma aproximação
como Quase-Verossimilhança Marginal (MQL) ou Quase-Verossimilhança
Penalizada (PQL). O procedimento MQL de 1
a
ordem pode produzir
estimativas viesadas, sendo que o procedimento PQL de 2
a
ordem é mais
aperfeiçoado, porém menos estável.
Devido a problemas na convergência do modelo nas análises, foi
utilizado, o algoritmo IGLS e o procedimento MQL de 1
a
ordem para a
obtenção das estimativas iniciais e, posteriormente, o algoritmo RIGLS e o
procedimento PQL de 2
a
ordem, conforme sugerido pela literatura
7,17
.
Para a modelagem, inicialmente foi avaliado o modelo nulo, sem
covariáveis, com o objetivo de avaliar a correlação intragrupo (intraclasse)
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108
(ρ) ou Variance Partition Coefficient (VPC), que expressa a proporção da
variância total devido ao nível contextual (nível 2). O ρ, na regressão
logística multinível, pode ser estimado por diferentes procedimentos. Neste
estudo, foi utilizado o método da variável latente:
ρ )3//(
2
0
22
0 uu
σπσ += (5)
onde σ
2
u0
é a variância entre as unidades do nível 2 (microrregiões) e π
2
/3 é
a variância entre as unidades do nível 1 (NV), ou seja, é a variância de uma
distribuição logística padrão
16
.
Para facilitar a interpretação dos coeficientes estimados, os 18
indicadores contextuais foram considerados de forma contínua, centrados na
média
18
. Foram também categorizados por tercis e por quartis com o
objetivo de testá-los de diferentes maneiras, com vista a estabelecer a
significância estatística.
Foi realizada análise de correlação entre as variáveis de contexto
para a identificação de possíveis problemas de multicolinearidade no
modelo.
Para a seleção das variáveis do nível 2, todas as variáveis de
contexto foram testadas, individualmente, no modelo nulo, para a verificação
da significância estatística (p<0,25). Posteriormente, as variáveis
selecionadas do nível 2 foram incluídas, uma a uma, no modelo multinível
contendo todas as variáveis significativas do nível 1 da análise de regressão
logística simples clássica para a avaliação da significância no modelo
completo
7
.
A significância estatística dos coeficientes da parte fixa e da parte
aleatória do modelo multinível foi avaliada pelo teste de Wald, a 5% de
significância.
Os termos de interação foram incluídos no modelo, considerando-se
um nível de significância de 10%.
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109
Um dos critérios de escolha do melhor modelo foi a redução da
variância ao nível contextual (σ
2
u0
). A proporção da variância do nível 2,
explicada pelas variáveis incluídas no modelo, foi calculada por:
100).)((
010exp
VVVV
licada
−= (6)
onde V
0
é a variância do nível 2 do modelo inicial, e V
1
é a variância do nível
2 do modelo final.
A correlação intragrupo (ρ) foi calculada para todos os modelos
ajustados.
O ajuste dos modelos foi avaliado pelo DIC (Deviance Information
Criterion), que é uma generalização do Critério de Informação de Akaike
(AIC) e é calculado a partir de uma estimação Bayesiana, usando Markov
Chain Monte Carlo (MCMC)
16
. Quanto menor o valor do DIC melhor o
modelo.
Foi realizada a análise dos resíduos ao nível das microrregiões,
utilizando-se o gráfico dos resíduos reduzidos ordenados com IC95%
19
.
As análises estatísticas clássicas e multiníveis foram realizadas com o
auxílio dos aplicativos computacionais SPSS 13.0 (SPSS Inc., Chicago,
EUA) e MLwiN 2.02 (Centre for Multilevel Modelling, UK) respectivamente.
Questões éticas
Este estudo foi aprovado pela Comissão de Pesquisa da Faculdade
de Medicina da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, atendendo às
exigências preconizadas na resolução n
o
196/96 do Conselho Nacional de
Saúde (CNS).
Resultados
A média do peso ao nascimento foi de 3.168,75±537,16g, variando
entre 550g e 5.990g. A prevalência de BPN foi 8,4% (12.257/145.870).
A Tabela 1 mostra a distribuição do peso ao nascer por faixas de
500g, segundo a idade gestacional, conforme consta na DN.
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110
A maior proporção dos NV (41,4%) está na faixa de 3.000g a 3.499g.
Dos NV a termo, 4,2% eram de baixo peso.
A Tabela 2 apresenta a distribuição dos preditores na população de
NV no grupo de NV de BPN e os resultados da análise de regressão
logística simples e múltipla não-condicional.
Na análise de regressão logística simples, todas as variáveis testadas
mostraram-se associadas com o BPN (p<0,001). A chance de BPN nos NV
de mães que não fizeram pré-natal foi 3,79 vezes a chance de BPN nos NV
de mães que realizaram 7 ou mais consultas. A chance de BPN nos NV com
anomalias congênitas foi 3,17 vezes a chance de NV sem anomalias
apresentarem BPN. As mães adolescentes e mais velhas, com paridade de
três ou mais filhos e nulíparas, com baixa escolaridade, não-casadas, mães
que não trabalhavam fora, que tiveram parto cesáreo, que tiveram seus
filhos fora do hospital, com parto prematuro, os NV femininos e de raça não-
branca foram risco para BPN. A maior força de associação ocorreu entre
BPN e prematuridade (OR=35,93).
Na análise de regressão logística múltipla, a raça não apresentou
associação significativa ao BPN (p=0,143) quando o modelo foi ajustado
para os NV, sendo retirada do modelo final. A ocorrência de BPN foi
fortemente determinada pela prematuridade. As mães adolescentes
(p=0,138) e a escolaridade de 4 a 11 anos (p=0,051) não apresentaram
significância.
Na Tabela 3, são apresentados os valores dos OR bruto e ajustado
para os NV a termo. Na análise de regressão logística simples, todas as
variáveis apresentaram associação com PIG simplificado (p<0,001). A
chance de ser PIG nos NV a termo com anomalia foi 2,75 a dos NV a termo
sem anomalias. A chance de ser PIG nos NV de mães que não fizeram pré-
natal foi 2,63 a chance de ser PIG quando a mãe realizou 7 ou mais
consultas. A chance de ser PIG entre os NV de mães com escolaridade de 0
a 3 anos foi 1,8 vezes a chance de ser PIG entre os NV de mães com 12 ou
mais anos de escolaridade. Na análise de regressão logística múltipla, o tipo
de parto não apresentou associação significativa (p=0,242), sendo excluído
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111
do modelo. A anomalia congênita foi a variável que melhor explicou o PIG,
seguida do número de consultas pré-natais e do local do nascimento. Nesse
caso, quando retirados os prematuros, as mães adolescentes, a
escolaridade de 4 a 11 anos e a raça apresentaram risco significativo,
permanecendo no modelo para PIG.
Na Tabela 4, são apresentados os modelos multiníveis de intercepto
aleatório, ajustados para os NV (modelo 1 e 2) e para os NV a termo
(modelo 3), sendo o modelo 1 sem interação e os modelos 2 e 3 com uma
interação.
Não foi encontrada nenhuma evidência de dispersão extra-binomial
nos três modelos.
Na modelagem multinível dos NV e dos NV a termo, três variáveis do
nível contextual testadas separadamente foram significativas com as
variáveis significativas do nível 1: taxa de urbanização, abastecimento de
água e saneamento. Como as três variáveis são correlacionadas (p<0,05),
optou-se por manter no modelo a taxa de urbanização, por apresentar maior
significância estatística para o coeficiente, maior redução na variância do
nível 2 e ser um indicador com sentido mais amplo para representar a
microrregião. A taxa de urbanização foi categorizada em: abaixo do primeiro
tercil (68,33% de urbanização), como faixa de risco para BPN, e acima deste
tercil, como faixa de referência. A taxa de urbanização apresentou um efeito
protetor, ou seja, a menor urbanização da microrregião protege os NV do
BPN.
Não foi encontrado nenhum efeito aleatório da variável taxa de
urbanização (nível 2), verificado pelo teste de coeficiente aleatório. Portanto,
o modelo é de componente de variância, pois só o intercepto é aleatório.
Para a avaliação do efeito das possíveis interações entre as variáveis
individuais e contextuais do modelo final, as variáveis idade, escolaridade,
número de consultas pré-natais e paridade foram dicotomizadas para facilitar
a interpretação.
A interação urbanização e estado civil apresentou risco significativo
nos modelos 2 e 3. Isso indica que o fato de a mãe residir em uma
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112
microrregião de menor urbanização e não ser casada aumenta o risco para o
BPN.
Para o modelo 2, com todas as variáveis do nível 1 e sem variáveis no
nível 2, a variância no nível contextual foi 0,050, e a ρ foi de 1,5%. Com a
inclusão da taxa de urbanização, a variância reduziu para 0,041 (modelo 1),
significando um decréscimo de 18,0% na variância do nível 2, em relação ao
modelo inicial, explicado pela urbanização, e a ρ reduziu para 1,2%. Com a
inclusão da interação, urbanização e estado civil (modelo 2), a variância
reduziu para 0,040, resultando num decréscimo total de 20,0%, sendo que a
ρ quase não se alterou.
Para o diagnóstico dos modelos para os NV, o modelo 2 foi o que
apresentou o menor DIC, indicando-o como o melhor modelo encontrado.
Para o modelo dos NV a termo, com todas as variáveis do nível 1 e
sem variáveis no nível 2, a variância no nível contextual foi 0,021, e a ρ
0,6%. Com a inclusão da taxa de urbanização, a variância reduziu para
0,017, significando um decréscimo de 19,0%, e a ρ reduziu para 0,5%. Com
a inclusão da interação urbanização e estado civil, a variância se manteve
em 0,017. Neste modelo, as mães adolescentes não representam risco para
PIG, diferente do modelo clássico (Tabela 3).
O modelo 3 foi o que apresentou o menor valor para o DIC, indicando-
o como o melhor modelo encontrado dentre os testados para os NV a termo.
A Figura 1 mostra os resíduos reduzidos estimados ordenados das 35
microrregiões para os modelos 2 e 3. As barras representam os IC95% de
cada resíduo por microrregião. Para o modelo 2, 8 das 35 microrregiões
apresentaram uma média estimada das PBPN (intercepto) significativamente
diferente da média geral, representada pela linha pontilhada. As
microrregiões com resíduos significativamente acima da média, ou seja, com
maior risco para BPN que a média geral, foram: Carazinho, Passo Fundo e
Serras do Sudeste, e as microrregiões com resíduos abaixo da média e
menor risco que a média geral, foram: Restinga Seca, Santiago, Campanha
Central, Santa Maria e Porto Alegre. As demais teriam resíduos sem
diferença significativa da média.
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114
BPN para todos os NV e não para os NV a termo, indica que as cesarianas
estão sendo feitas em maioria para os NV prematuros, pois muitas vezes a
cesariana é a melhor via de parto, nesses casos.
O PIG é usado como indicador de restrição no crescimento intra-
uterino, mas é importante considerar que essa classificação simplificada
pode subestimar o número verdadeiro de NV com crescimento intra-uterino
restrito
12
.
No modelo multinível, para os todos os NV, a faixa de escolaridade de
4 a 11 anos foi risco para BPN, já no modelo clássico não. A menor
urbanização foi fator de proteção, e a interação menor urbanização e mãe
solteira foram risco para BPN.
Para os NV a termo, no modelo multinível, as mães adolescentes não
apresentaram risco para o BPN, sendo que a menor urbanização foi
proteção para o BPN, e a interação menor urbanização e ser solteira foi risco
para o BPN.
Na comparação do modelo clássico com o multinível, para os NV e
para os NV a termo, as diferenças nos coeficientes e erros padrão estimados
foram muito pequenas, justificadas pela grande base de dados utilizada na
análise.
No modelo com intercepto aleatório, parte da variância ao nível
contextual foi explicada pelo percentual de urbanização das microrregiões,
indicando um maior risco de BPN para filhos de mães que residem em
microrregiões mais urbanizadas. A associação encontrada não foi controlada
por uso de fumo, álcool e drogas na gestação, podendo ser uma justificativa
para a mesma. A inclusão da interação explicou pequena parte da variância
entre os interceptos das microrregiões, melhorando a qualidade do modelo e
indicando que, em microrregiões menos urbanizadas, o risco de BPN
aumenta para mães não-casadas.
Encontrar associação significativa da urbanização da microrregião
com a ocorrência de BPN reafirma a existência do “paradoxo epidemiológico
do BPN”, nome dado ao fato de mães americanas-mexicanas, com condição
socioeconômica inferior, apresentarem taxas de BPN semelhantes ou
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115
menores do que as encontradas entre mães brancas nos EUA. Dados do
Brasil revelam a existência de paradoxo similar: as taxas de BPN são
maiores em regiões mais desenvolvidas do que em regiões menos
desenvolvidas
23
. As áreas menos urbanizadas podem proteger os NV do
BPN pelo menor uso de exames de ultra-som podendo resultar em erro de
avaliação da idade gestacional, menor número de partos cesáreos sem
indicação médica, melhor nutrição materna, menor stress materno,
possivelmente menor uso de fumo, álcool e drogas e maior ocorrência de
nascidos vivos avaliados como natimortos.
O único estudo multinível encontrado que incluiu a urbanização foi um
estudo longitudinal ecológico realizado nos Estados Unidos. Os autores
constataram que a urbanização foi fator de proteção para o BPN diferente do
presente estudo em que o aumento da urbanização foi risco para o BPN
24
.
Possivelmente essa divergência de resultados possa ser explicada pelo
“paradoxo epidemiológico”. No presente estudo, a microrregião de Caxias do
Sul, uma das mais desenvolvidas do estado, é indicada como uma das
regiões do RS com maior risco de PIG.
Na literatu92 Tc (e) Tj0.084 Tc (r) Tj0.048 Tc (a) Tj0.-0.024 c (i) Tj-0.24 Tc (c) TTj0 Tc (s) Tjd.048 Tc (o) Tj-0.156 Tc (r) Tj0.48 Tc (a)j0.048 Tc Tj0.048 Tc (õe)48 Tc Tj0.048er0 Tc (s) Tj3.624 T-0.156 Tc (r) Tj0.48 Tc (a.024 Tc (l) Tj0.216 Tc .48 Tc (gunTc (s) Tj3.624 T-0( ) Tj0.048 Tc (e) Tj0 Tc (s) Tj0.024 TTc Tj0.048e) Tj0.u) Tj-00 Tc (s) Tj3.624 T-0( ) Tj-0.396 Tc (m) Tj0.048 Tc (a) Tj0.216 Tc (l) Tj0.024 TTc Tj0.048ein
116
diferentemente, dependendo das características da área de residência. No
modelo multinível do presente estudo, o risco para mães com 35 anos ou
mais não se modificou em relação ao modelo não-multinível. Já a
escolaridade de 4 a 11 anos evidenciou significância no modelo multinível.
A raça não foi risco para BPN nos NV do presente estudo. Já para os
NV a termo, a raça foi risco para PIG, relacionando a restrição de
crescimento intra-uterino ao fato da mãe não ser branca. O estudo de Rich-
Edwards et al.
27
, em Chicago, confirmou que mulheres com idade extrema
têm risco de BPN aumentado, sendo bem maior para mulheres negras em
relação a brancas, sendo a diferença explicada pela grande privação sofrida
pelas mães negras nos Estados Unidos. Buka et al.
28
, com dados de
Chicago, encontraram resultados semelhantes para as mães afro-
americanas, sendo que, para mães brancas, foi encontrada uma associação
significativa positiva entre apoio social recebido e peso ao nascer, já para as
mães negras o apoio social não foi significativo.
Em outro trabalho, com NV de Chicago, Morenoff
29
mostrou que os
mecanismos relacionados ao stress e adaptação, ou seja, a ocorrência de
crimes violentos, de trocas mútuas (associações de bairros, em geral, de
ajuda mútua) e participações em associações de voluntários na localidade
são os preditores mais robustos, ao nível da região de vizinhança, para o
peso ao nascer. Neste estudo, para o RS, os indicadores: taxa de homicídios
e internações hospitalares por agressão, usados como termos objetivos para
tentar aproximar uet
117
Os estudos aqui relacionados sustentam a hipótese de que fatores no
nível da área de moradia da mãe estão, significativamente, associados ao
peso ao nascer.
Também foi encontrado um estudo multinível recente realizado em
Rosário, na Argentina, por Hachuel et al.
31
sobre BPN, que encontrou como
fatores de risco ao nível individual: idade da mãe maior que 40 anos,
primiparidade, 5 ou mais consultas pré-natais e parto espontâneo (sem o
uso de fórceps ou outro). Como a variância estimada para o local de moradia
da mãe não foi significativa, indicou a inexistência de variabilidade que
comportasse a avaliação do modelo multinível, ficando o modelo restrito ao
nível individual.
A avaliação da qualidade dos dados do SINASC foi satisfatória, pois a
percentagem de informações ignoradas ou em branco não ultrapassou 9,9%
20
.
As limitações do presente estudo podem ser atribuídas aos seguintes
fatores: (1) utilização de dados secundários (SINASC), impossibilitando a
obtenção da idade gestacional em semanas e de informações como o uso
de fumo, álcool e drogas na gestação; (2) tamanho dos grupos no nível
contextual (microrregiões), pois grupos muito grandes carregam muita
variabilidade interna, dificultando a atribuição de características a esse nível
32
; (3) escolha das microrregiões, que foi realizada em função do número de
grupos e da disponibilidade dos indicadores de contexto.
Em função das limitações deste trabalho, recomenda-se que seja
incluída na Declaração de Nascido Vivo a idade gestacional específica e não
em faixas, bem como informações sobre o uso do fumo, álcool e drogas
ilícitas, que possibilitarão a melhor compreensão dos fatores do nível
individual que levam ao BPN.
No modelo de regressão clássico, o intercepto e o coeficiente de
inclinação são parâmetros fixos, ou seja, não se alteram, enquanto que, no
modelo multinível, são considerados parâmetros aleatórios, ou seja, podem
variar nas unidades do nível hierárquico mais alto
33
. Com isso, as análises
multiníveis levam em conta a influência de variáveis contextuais nos
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118
desfechos individuais em saúde, resultando em uma importante ferramenta
na formulação de políticas de saúde
34
.
O BPN pode ser causado por muitos distúrbios perinatais, mais
comumente pela pouca idade gestacional. Esses achados podem não ser
aplicáveis às causas mais específicas do BPN, contudo, identificar a
existência de diferenças no BPN entre as microrregiões do estado fornece
uma nova direção para futuras pesquisas que invistam em ações visando
melhor explicar estas diferenças.
Este trabalho confirmou fatores de risco encontrados na literatura,
sendo o primeiro trabalho de modelagem multinível para o BPN realizado
com dados do estado do RS.
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119
Colaboradores
A.B. Moraes e R.R. Zanini contribuíram com o delineamento, a coleta dos
dados, as análises, as interpretações e a redação do artigo. J. Riboldi e
E.R.J. Giugliani colaboraram na orientação, redação e revisão do artigo.
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122
Tabela 1. Distribuição do peso ao nascer segundo a idade gestacional dos
nascidos vivos, SINASC/RS, 2003
Idade gestacional (semanas)
Pré-termo
Pré
termo Termo
Pós
termo Total (%)*
Peso(g) 22 a 27 28 a 31 32 a 36 < 37 37 a 41 ≥ 42
500 a 999 371 161 26 558 - - 558 (0,4)
1.000 a 1.499 127 517 413 1.057 - - 1.057 (0,7)
1.500 a 1.999 - 337 1.539 1.876 278 2 2.156 (1,5)
2.000 a 2.499 - 55 3.066 3.121 5.296 24 8.441 (5,8)
2.500 a 2.999 - - 2.893 2.893 32.490 284 35.667 (24,5)
3.000 a 3.499 - - 1.136 1.136 58.471 604 60.211 (41,4)
3.500 a 3.999 - - 186 186 29.852 453 30.491 (20,9)
> 4.000 - - 25 25 6.696 185 6.906 (4,7)
Total 498 1.070 9.284 10.852 133.083 1.552 145.487 (99,9)
BPN 498 1.070 5.044 6.612 5.574 26 12.212
% 100,0 100,0 54,3 60,9 4,2 1,7 8,4
* Existem 383 dados faltantes para a idade gestacional; BPN = baixo peso ao nascer
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123
Tabela 2. Análise de regressão logística simples e múltipla dos NV de
gestação única, tendo como desfecho o BPN, SINASC/RS, 2003 (n=145.870)
Variáveis independentes Total (%) BPN (%)
OR Bruto
(IC 95%)
OR Ajustado
(IC 95%)
Idade materna
20 a 34 97.652 (66,9) 7.468 (7,6) 1 1
≥ 35 20.059 (13,8) 1.985 (9,9) 1,33 (1,26 - 1,40) 1,35 (1,26 – 1,45)
< 20 28.119 (19,3) 2.800 (10,0) 1,34 (1,28 - 1,40) 1,05 (0,98 – 1,13)*
Paridade
1 a 2 58.608 (43,5) 4.103 (7,0) 1 1
Nulípara 54.290 (40,2) 5.046 (9,3) 1,36 (1,30 – 1,42) 1,43 (1,35 – 1,51)
≥ 3 22.041 (16,3) 2.171 (9,8) 1,45 (1,37 – 1,53) 1,20 (1,11 – 1,29)
Escolaridade
12 ou mais 22.147 (15,3) 1.621 (7,3) 1 1
4 a 11 110.156 (75,9) 9.309 (8,5) 1,17 (1,11 - 1,24) 1,08 (1,00 – 1,17)*
0 a 3 12.774 (8,8) 1.234 (9,7) 1,35 (1,25 – 1,46) 1,20 (1,07 – 1,33)
Estado civil
Casada 55.609 (38,2) 4.023 (7,2) 1 1
Outro 89.802 (61,8) 8.199 (9,1) 1,29 (1,24 - 1,34) 1,13 (1,07 - 1,19)
Ocupação
Outra 54.721 (40,4) 4.127 (7,5) 1 1
Dona de casa 80.840 (59,6) 7.200 (8,9) 1,20 (1,15 - 1,25) 1,16 (1,10 - 1,22)
Consultas pré-natais
7 e mais 86.929 (59,8) 5.287 (6,1) 1 1
1 a 6 54.565 (37,6) 6.161 (11,3) 1,97 (1,89 - 2,04) 1,57 (1,49 – 1,65)
Nenhuma 3.723 (2,6) 733 (19,7) 3,79 (3,48 - 4,12) 2,67 (2,35 – 3,02)
Tipo de parto
Vaginal 81.091 (55,6) 6.589 (8,1) 1 1
Cesáreo 64.774 (44,4) 5.667 (8,7) 1,08 (1,05 - 1,13) 1,10 (1,04 – 1,15)
Local do nascimento
Hospital 145.279 (99,6) 12.133 (8,4) 1 1
Outro 590 (0,4) 123 (20,8) 2,89 (2,37 - 3,53) 1,74 (1,27 – 2,37)
Idade gestacional
A termo (≥ 37) 134.635 (92,5) 5.600 (4,2) 1 1
Pré-termo (< 37) 10.852 (7,5) 6.612 (60,9) 35,93 (34,29 - 37,66) 34,59 (32,82 – 36,46)
Sexo
Masculino 75.039 (51,4) 5.684 (7,6) 1 1
Feminino 70.825 (48,6) 6.570 (9,3) 1,25 (1,20 - 1,30) 1,40 (1,33 – 1,47)
Raça/cor
Branca 129.977 (89,2) 10.703 (8,2) 1 -
Outra 15.720 (10,8) 1.529 (9,7) 1,20 (1,14 - 1,27) -
Anomalias
Sem anomalia 144.077 (99,2) 11.931 (8,3) 1 1
Com anomalia 1.170 (0,8) 260 (22,2) 3,17 (2,75 - 3,64) 2,22 (1,81 – 2,74)
Total 145.870 (100,0) 12.257 (8,4) - -
Excluídos os casos sem informação: idade materna (40); paridade (10931); escolaridade (793); estado civil (459);
ocupação (10309); raça (173); consultas pré-natais (653); tipo de parto (5); local do nascimento (1) idade gestacional
(383); sexo (6) e anomalias (623). Significância p < 0,001 para variáveis independentes, exceto * (não-significativas a
0,05); BPN = baixo peso ao nascer; OR = razão de chances; IC = intervalo de confiança; NV = nascido vivo
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124
Tabela 3. Resultados da regressão logística simples e múltipla, tendo como
desfecho o BPN de NV a termo
*
(n = 134.635), SINASC/RS, 2003
Variável
OR Bruto (IC 95%) OR Ajustado (IC 95%)
Idade materna
20 a 34 1 1
≥ 35 1,31 (1,21 - 1,41) 1,41 (1,30 – 1,54)
< 20 1,38 (1,29 - 1,47) 1,12 (1,03 – 1,21)
Paridade
1 a 2 1 1
Nulípara 1,33 (1,25 – 1,41) 1,43 (1,33 – 1,54)
≥ 3 1,51 (1,40 – 1,63) 1,21 (1,11 – 1,32)
Escolaridade
12 ou mais 1 1
4 a 11 1,35 (1,24 - 1,47) 1,15 (1,05 – 1,27)
0 a 3 1,81 (1,62 – 2,02) 1,42 (1,25 – 1,62)
Estado civil
Casada 1 1
Outro 1,29 (1,21 - 1,36) 1,10 (1,03 – 1,18)
Ocupação
Outra 1 1
Dona de casa 1,27 (1,19 - 1,34) 1,15 (1,08 – 1,23)
Consultas pré-natais
7 e mais 1 1
1 a 6 1,54 (1,46 – 1,63) 1,45 (1,36 – 1,54)
Nenhuma 2,63 (2,31 – 3,01) 2,34 (2,01 - 2,72)
Tipo de parto
Vaginal 1 -
Cesáreo 0,89 (0,85 – 0,94) -
Local nascimento
Hospital 1 1
Outro 3,37 (2,56 – 4,44) 2,26 (1,64 – 3,13)
Sexo
Masculino 1 1
Feminino 1,52 (1,44 - 1,61) 1,52 (1,43 – 1,61)
Raça/cor
Branca 1 1
Outra 1,24 (1,15 - 1,35) 1,11 (1,02 – 1,22)
Anomalias
Sem anomalia 1 1
Com anomalia 2,75 (2,24 – 2,40) 2,54 (1,99 – 3,23)
BPN = baixo peso ao nascer; NV = nascido vivo; OR = razão de chances; IC = intervalo de confiança, análise
simples: p < 0,02, para as variáveis independentes significativas.
* NV a termo (≥ 37 sem) = NV a termo (37 a 41 sem) + NV pós-termo (≥ 42 sem)
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125
Tabela 4. Modelos com efeitos das covariáveis ao nível individual e contextual no
risco de BPN
Variáveis Modelo 1 - geral Modelo 2 - geral Modelo 3 - a termo
Nível individual
Idade materna
20 a 34 1 1 1
≥ 35 1,35 (1,26 – 1,46) 1,35 (1,26 – 1,45) 1,39 (1,28 – 1,52)
< 20 1,05 (0,98 – 1,12)* 1,05 (0,98 – 1,12)* 1,05 (0,98 – 1,12)*
Paridade
1 a 2 1 1 1
Nulípara 1,43 (1,34 – 1,51) 1,42 (1,34 – 1,51) 1,41 (1,31 – 1,52)
≥ 3 1,20 (1,12 – 1,29) 1,20 (1,12 – 1,29) 1,21 (1,11 – 1,32)
Escolaridade
12 ou mais 1 1 1
4 a 11 1,08 (1,00 - 1,17)* 1,09 (1,01 – 1,18) 1,14 (1,03 - 1,26)
0 a 3 1,22 (1,09 – 1,36) 1,22 (1,09 – 1,36) 1,41 (1,23 – 1,61)
Estado civil
Casada 1 1 1
Outro 1,15 (1,08 – 1,21) 1,10 (1,04 – 1,17) 1,09 (1,01 – 1,17)
Ocupação
Outra 1 1 1
Dona de casa 1,14 (1,07 – 1,20) 1,13 (1,07 – 1,20) 1,13 (1,06 – 1,21)
Consultas pré-natais
7 e mais 1 1 1
1 a 6 1,57 (1,49 – 1,65) 1,57 (1,49 – 1,65) 1,46 (1,37 – 1,56)
Nenhuma 2,70 (2,38 – 3,06) 2,70 (2,39 – 3,07) 2,39 (2,05 – 2,80)
Tipo de parto
Vaginal 1 1 -
Cesáreo 1,09 (1,03 – 1,15) 1,09 (1,03 – 1,15) -
Local nascimento
Hospital 1 1 1
Outro 1,70 (1,25 – 2,33) 1,71 (1,25 – 2,33) 2,16 (1,54 – 3,03)
Idade gestacional
A termo (≥ 37) 1 1 -
Pré-termo (< 37) 35,95 (34,09 – 37,90) 35,95 (34,09 – 37,90) -
Sexo
Masculino 1 1 1
Feminino 1,40 (1,33 – 1,47) 1,40 (1,33 – 1,47) 1,52 (1,43 – 1,62)
Raça/cor
Branca - - 1
Outra - - 1,14 (1,04 – 1,25)
Anomalias
Sem anomalia 1 1 1
Com anomalia 2,25 (1,82 – 2,78) 2,24 (1,82 – 2,77) 2,61 (2,04 – 3,33)
Nível de contexto
Menor urbanização** 0,82 (0,69 – 0,97) 0,70 (0,59 – 0,83) 0,73 (0,61 – 0,88)
Urbanização e estado civil - 1,32 (1,13 – 1,54) 1,27 (1,05 – 1,54)
Variância (σ
2
u0
) 0,041 (p < 0,01) 0,040 (p < 0,01) 0,017 (p = 0,017)
DIC 50.602,32 50.590,88 37.390,21
BPN = baixo peso ao nascer; DIC = Deviance Information Criterion; Modelo 1: NV, intercepto aleatório e sem
interação; Modelo 2: NV, intercepto aleatório e com interação; Modelo 3: NV a termo, intercepto aleatório e com
interação; * Faixas não significativas a 0,05; ** Taxa de urbanização = % da população da área urbana.
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126
Figura 1. Gráfico dos resíduos reduzidos ordenados para as microrregiões:
(1) resíduos para o modelo 2, os NV; (2) resíduos para o modelo 3, os NV a
termo
Nota: gráfico (1) abaixo da média: Restinga Seca (19), Santiago (17), Campanha Central (30), Santa Maria (18) e
Porto Alegre (26); acima da média: Carazinho (9), Passo Fundo (10) e Serras do Sudeste (32); gráfico (2) abaixo
da média: Porto Alegre (26) e Santa Maria (18) e acima da média: Caxias do Sul (16) e Carazinho (9).
19
17
30
18
18
26
9
10
32
26
16
9
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127
7. CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS
Considerando a revisão da literatura e os dois artigos desta tese,
pode-se chegar às seguintes conclusões:
Conclusões:
1. Com a revisão da literatura, foram encontrados vários estudos
sobre o peso ao nascer, conduzidos tanto no Brasil como em outros países.
Em geral, esses estudos procuram avaliar as associações do peso ao
nascer com variáveis relacionadas à mãe e ao nascimento, estabelecendo
fatores de risco, principalmente, para o baixo peso ao nascer no nível
individual. Esses estudos utilizam a análise estatística clássica, não-
multinível.
2. Alguns dos estudos da revisão apresentam dados com estrutura
hierárquica e consideram variáveis no nível de contexto, entretanto, a
análise estatística não leva em conta a hierarquia. Nesses estudos a
modelagem não é multinível.
3. Foram encontrados alguns estudos sobre o peso ao nascer
utilizando a modelagem multinível. A maioria foi realizada nos Estados
Unidos, e nenhum no Brasil. Portanto, não existem resultados mais
específicos que possam ser comparados com os deste trabalho,
principalmente porque algumas variáveis utilizadas em níveis superiores de
hierarquia são específicas para as localidades.
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128
4. No Artigo 1 da tese, o uso dos modelos multiníveis, no estudo da
evolução das proporções do baixo peso ao nascer, proporcionou melhor
compreensão da variação das proporções de baixo peso ao nascer nos dois
níveis de hierarquia: anos (nível 1) e microrregiões (nível 2). Os resultados
apresentaram algumas diferenças importantes na estimativa dos coeficientes
em relação ao modelo de medidas repetidas. No modelo multinível, os
preditores da proporção de baixo peso ao nascer, no nível individual,
apresentaram associação positiva com os anos, com o p48 Tc (ano) Tj0 Tc (s) T96 Tc (m6 Tc (i) Tj0.048 Tc (a) Tjf Tc (a) Tj0.024b ( ) Tj0.048 Tc (a) Tj0c ( )24b ( ) Tj0.048Tj0.048 Tcj0 -20.64 TD 0.048 Tc (ap) Tj0.191-92 Tc (a) T880.216 T) Tj0.048 Tc (an) Tj0.024 Tc.64 TD 0.048 Tcc (o) Tj3.624 Tc ( ) Tj-0.4 Tc ( ) Tj0.048 Tc (ano) Tj0 T0.7s,
129
mães com escolaridade de 4 a 11 anos, sendo que a raça não foi
significativa nos modelos. Na comparação entre os modelos para os NV a
termo, o diferencial foi que as mães adolescentes não representaram risco
para PIG no modelo multinível. O maior diferencial nos modelos multiníveis,
tanto para os NV como para os NV a termo foi a consideração do intercepto
aleatório entre as microrregiões e a inclusão de um preditor no nível
contextual. Foram testados 18 indicadores no nível da microrregião,
permanecendo nos modelos finais a taxa de urbanização além da interação
entre a urbanização e o estado civil da mãe. Os resultados para a parte fixa
do modelo estão de acordo com os encontrados na literatura para artigos
com modelagem não-multinível.
6. Na comparação dos erros padrão estimados para os coeficientes
do nível individual entre os modelos clássicos e multiníveis, no Artigo 2, não
foram encontradas diferenças, principalmente porque a base de dados é
grande. Mesmo assim, os modelos multiníveis permitiram uma melhor
compreensão da variabilidade do BPN entre as microrregiões.
7. A metodologia de modelos multiníveis é viável e pode trazer
resultados importantes quando confrontados com os dos modelos clássicos,
porém exige conhecimento estatístico, uso de programas computacionais
especializados e estrutura dos dados que se enquadrem, naturalmente, na
forma hierárquica em dois ou mais níveis.
Recomendações:
1. Este trabalho pode ser estendido para a busca de outros
indicadores de contexto, do uso de regiões menores do que as microrregiões
utilizadas, bem como de projetos que conduzam a estudos em áreas
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130
específicas, como por exemplo, bairros, setores censitários, etc. e que
possibilitem a obtenção de variáveis no nível desses grupos.
2. É recomendado que seja incluída na Declaração de Nascido Vivo a
idade gestacional específica do recém-nascido, bem como informações
sobre os hábitos da mãe, como o uso do fumo, álcool e drogas ilícitas
durante a gestação, a fim de proporcionar melhor compreensão destes
fatores do nível individual que podem levar ao BPN.
Conclusões finais:
Os modelos multiníveis para a análise dos dados estruturados de
forma hieráe
132
8. ANEXOS
No Anexo A, é apresentado o Projeto de Pesquisa submetido para o
ingresso no Programa de Pós-Graduação, que tomou a forma atual após as
apresentações nos Seminários de Pesquisa.
No Anexo B, é apresentado o parecer da aprovação do Projeto
fornecido pela Comissão de Pesquisa da Faculdade de Medicina da UFRGS.
No Anexo C, é apresentado o formulário da Declaração de Nascido
Vivo do Ministério da Saúde.
No Anexo D, é apresentada a Tabela contendo os erros de registro na
distribuição do peso ao nascer pela faixa de idade gestacional dos nascidos
vivos, que foram eliminados do banco de dados.
No Anexo E, é apresentada a Tabela contendo a definição dos
indicadores das microrregiões do RS.
E, por fim, no Anexo F, são apresentadas as curvas da modelagem da
variância nos dois níveis de hierarquia (variância complexa) do modelo
multinível do Artigo 1.
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133
ANEXO A
PROJETO DE PESQUISA
O PESO DE NASCIDOS VIVOS NO RIO GRANDE DO SUL, BRASIL, EM
2003: UMA ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTINÍVEL
Autor: Anaelena Bragança de Moraes
Orientador: Prof. Dr. João Riboldi
Co-orientadora: Prof
a
Dr
a
Elsa Regina Justo Giugliani
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134
1 Introdução
A porcentagem de nascidos vivos com peso ao nascer inferior a 2.500
gramas em relação ao total de nascidos vivos, segundo o Ministério da
Saúde, “expressa restrição ao crescimento intra-uterino (RCI) ou
prematuridade e representa importante fator de risco para a morbi-
mortalidade neonatal e infantil”. Valores abaixo de 10% são aceitáveis
internacionalmente, embora esse número esteja em torno de 6% nos países
desenvolvidos. No Brasil, cerca de 8% das crianças nascidas vivas em 2002
apresentavam baixo peso ao nascer. Essa porcentagem não apresenta
grandes variações entre 1994 e 2002. No Rio Grande do Sul, os valores de
baixo peso nos anos de 2000, 2001 e 2002 foram 8,8%; 9,0% e 9,4%,
respectivamente, ficando acima do valor médio no Brasil, que é 8,1%
1
.
O peso ao nascer é um importante indicador da saúde de uma
população e está associado a um grande número de fatores, tal como idade
gestacional, gravidez múltipla, alta paridade e doenças, como a pré-
eclâmpsia. Há também evidência de que outros fatores ambientais menos
conhecidos podem afetar o crescimento do feto. O baixo peso ao nascer
(peso inferior a 2.500g) e a prematuridade (tempo gestacional inferior a 37
semanas) constituem-se nos principais determinantes da mortalidade
perinatal, sendo que os recém-nascidos com baixo peso e com o peso
deficiente (entre 2.500 e 2.999g) representam grupos vulneráveis ao impacto
de condições ambientais e sociais. A variabilidade geográfica do baixo peso
tem despertado grande interesse dos pesquisadores devido a sua forte
associação com mortalidade infantil e morbidade e a bem conhecida
associação entre privação e localidade com doença-saúde
2
.
Tanto o peso ao nascer como a mortalidade infantil constituem
excelentes indicadores socioeconômicos, sendo que o peso ao nascer seria
superior à mortalidade infantil por ser menos influenciável por intervenções
médico-sanitárias específicas. Existem dois principais mecanismos que
levam ao baixo peso: a prematuridade e o crescimento intra-uterino restrito,
esse último também conhecido como desnutrição fetal, que ocorre quando a
criança nasce com peso abaixo do valor-limite para a sua idade gestacional,
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135
sendo que a maior parte dessas crianças é nascida a termo. Entre as
principais causas de baixo peso ao nascer encontram-se as infecções, a
desnutrição materna e o fumo
3
.
O fato das mães de uma localidade compartilharem o mesmo
ambiente ou serem mais semelhantes entre si do que em relação a outras
localidades, pode levar a uma maior semelhança também no desfecho de
interesse. Quando isso acontece, foi violada a suposição de independência,
passando a existir correlação entre as mães e os bebês (nível 1 ou
unidades) na mesma localidade (nível 2 ou grupo). Esse problema é ainda
mais importante quando variáveis explanatórias de níveis superiores da
hierarquia são de interesse, de forma que todas as unidades de uma
localidade estão expostas de forma idêntica ao fator
4
.
Ellen et al.
5
, em artigo que explora as possíveis causas através da
qual a vizinhança pode afetar a saúde, consideram que usar o município
como grupo é uma área geográfica muito grande para medir a significância
do efeito vizinhança. Freqüentemente interpretado como efeito da
comunidade, municípios são maiores do que poderíamos considerar como
sendo uma comunidade ou vizinhança. Contudo, certas características de
um município podem ser muito relevantes para a condição de saúde como
políticas para auxílio de programas sociais, disponibilidade de recursos em
saúde, etc..
Os municípios se constituem em espaços politicamente definidos,
onde diferentes determinantes sociais de saúde se manifestam através da
capacidade da economia local de gerar riqueza, escolaridade de seus
habitantes, proporção de moradias com abastecimento de água encanada e
esgotamento sanitário ligado à rede geral ou fossa séptica, tamanho da
população residente e grau de urbanização, medido pela proporção de
residentes nas zonas rurais. Tais desigualdades sociais intermunicipais e
regionais tem sido, recorrentemente, abordadas na literatura
6
.
A desigualdade social é definida pelas diferenças produzidas
socialmente que sejam moralmente injustas. Análises de desigualdade
interindividual na saúde estão sendo realizadas para o peso ao nascimento,
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136
a maternidade na adolescência, a cobertura de pré-natal e a prevalência de
partos cesárea, porque o Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos
(Sinasc) apresenta as informações sociais e de saúde individuais completas
para quase a totalidade dos nascidos vivos
6
.
O Sinasc é um subsistema de informações de âmbito nacional, sob
responsabilidade das Secretarias Estaduais e Municipais de Saúde,
concebido para diminuir a subenumeração e melhorar a qualidade da
informação sobre nascidos vivos. Esse sistema é alimentado pela
declaração de nascido vivo (DN), documento oficial emitido pelo hospital
onde ocorre o nascimento
6
.
Os modelos de regressão tradicionais partem do princípio de que as
pessoas estudadas são independentes entre si em relação ao desfecho,
sendo todas as variáveis tratadas como sendo do mesmo nível hierárquico.
Ignorar o papel delas no nível macro pode levar a uma compreensão
incompleta dos determinantes das doenças nos indivíduos e nas
populações. As variáveis de grupo ou macro afetam os indivíduos
diretamente ou forçam as escolhas feitas por cada um. Muitas variáveis
medidas individualmente são fortemente condicionadas por processos
sociais, operando nos níveis de grupos sociais ou sociedades. Quando os
dados são estruturados em hierarquias, unidades no mesmo grupo
raramente são independentes, porque compartilham de um mesmo ambiente
e apresentam características semelhantes
7
.
A análise contextual ou multinível busca combinar a análise das
características dos indivíduos com as dos grupos sociais a que pertencem.
As variáveis contextuais podem ter efeitos independentes das características
individuais ou modificar a maneira como tais características incidem sobre a
situação de saúde
8
.
O desenvolvimento de modelos multiníveis tem viabilizado a análise
de estudos que integrem indivíduos dentro de seus grupos ou contextos
sociais, examinando os efeitos combinados tanto das variáveis individuais
como das de grupos. Essa nova abordagem não tem o objetivo de substituir,
mas de complementar e enriquecer o enfoque hoje dominante, indo além
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137
das explicações individuais e biológicas. Nos modelos multiníveis, as
variáveis se estruturam na população de forma hierárquica, e os dados
amostrais são tratados como exemplos de múltiplos estágios dentro da
estrutura hierarquizada
7
.
O modelo multinível (Goldstein, 1995), também chamado de modelo
hierárquico (Bryk & Raudenbush, 1992), leva em consideração a estrutura
de grupamento dos dados. Concretamente isso se reflete na especificação
do modelo multinível, por exemplo, da seguinte forma: para o modelo de
regressão clássico, o intercepto e o coeficiente de inclinação são parâmetros
fixos enquanto que, para o modelo multinível, o intercepto e o coeficiente de
inclinação são considerados parâmetros aleatórios, dependentes da
influência do nível hierárquico mais alto
9
.
Levar em conta a hierarquia é importante porque não fazê-lo pode
implicar na superestimação dos coeficientes do modelo, misturando os
efeitos dos níveis e estimando variâncias incorretas
4
.
Em recente revisão da literatura foram encontrados alguns estudos
multiníveis com desfecho sobre recém-nascidos entre eles o artigo de
Catalán e Galindo
10
resultante de uma busca bibliográfica de artigos com
uma metodologia multinível no Medline, publicados entre 1995 e 2001.
Nessa busca, os autores selecionaram 3 artigos com o desfecho peso ao
nascer: Jarvelin et al.
2
, 1997, O’Campo et al.
11
1997 e Gorman
12
, 1999.
Com esse trabalho, os autores concluíram que o uso dos modelos
multiníveis em diferentes áreas ou especialidades da saúde tem aumentado
com os anos, porém ainda não se considera esta uma técnica de uso
habitual.
O estudo do peso ao nascer como uma variável quantitativa contínua
é menos freqüente do que o baixo peso como variável quantitativa
dicotômica. No estudo de Jarvelin et al.
2
, foi utilizado um modelo multinível
de variabilidade espacial na determinação do peso ao nascer como variável
contínua, usando dados ao nível individual e ecológico em uma coorte de
nascidos no norte da Finlândia, em 1986. Esse estudo considerou três
grandes áreas compreendendo 74 localidades, com uma população de
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138
9.216 nascidos vivos de gestação única. O objetivo do trabalho foi examinar
quanto da variabilidade no peso era explicada por características maternas e
por fatores ecológicos. O modelo de regressão múltipla multinível mostrou
que, após ajuste para os determinantes individuais do peso ao nascer, parte
da variação residual pode ser explicada pelo parâmetro econômico que
media a riqueza da localidade pela capacidade financeira do local. A média
de peso ao nascer das crianças na área mais privilegiada foi,
significativamente, maior do que na mais pobre, sendo o seu valor médio
inferior na área mais desprivilegiada. Essas diferenças persistiram no
modelo multinível, mas foram reduzidas, sendo a maior média de peso
relacionada à capacidade financeira média e não a superior, como seria
esperado. Os autores concluíram que há necessidade de explorar melhor a
influência dos fatores sociais e econômicos no peso ao nascer, sugerindo
que importantes determinantes sociais e ambientais do peso ao nascer
devam ainda ser identificados.
No estudo de O’Campo et al.
11
, os autores utilizaram informações do
risco social ao nível do setor censitário, linkadas aos registros do certificado
de nascimento de Baltimore no período de 1985 a 1989. Os fatores no nível
individual foram: educação e idade materna, seguro médico assistencial e o
trimestre do início do cuidado pré-natal. As variáveis no nível macro ou do
setor censitário foram escolhidas para representarem características da
vizinhança, incluindo indicadores socioeconômicos e características físicas e
sociais como: residência própria e taxa de crimes. Utilizando a metodologia
multinível, os autores encontraram que o desamparo e o sofrimento agem
cumulativamente, ameaçando a saúde reprodutiva. O particular aumento
exorbitante de baixo peso ao nascer com o aumento da idade materna para
mulheres negras é explicado pela alta prevalência de privação destas na
população. Todos os fatores de risco no nível individual, para baixo peso ao
nascer, mostraram interações com variáveis em nível macro, isto é, se
comportaram de maneira diferente, dependendo das características da
vizinhança da residência. As variáveis no nível macro modificaram a
associação entre os fatores no nível individual e o risco de baixo peso.
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140
violentos, trocas mútuas e participações em associações de voluntários na
localidade) são os preditores mais robustos para baixo peso ao nível da
vizinhança.
Em trabalho recente de revisão da literatura realizado por Rajaratan et
al.
19
, todos os 5 artigos com desfecho peso ao nascer selecionados incluíam
como variável de contexto uma medida de renda ou de riqueza da
localidade, entre outras variáveis.
Na revisão da literatura realizada, a maioria dos estudos tem
modelado desfechos de recém-nascidos, usando variáveis explanatórias em
um único nível ou individual. Considerando o peso ao nascer como desfecho
contínuo e o baixo peso como desfecho binário utilizando modelos
multiníveis, esses foram os artigos mais relevantes encontrados, sendo que
não foi identificado nenhum trabalho multinível com desfecho de peso ao
nascer com dados de crianças nascidas no Brasil.
O objetivo deste trabalho é modelar peso ao nascer de crianças
nascidas vivas no estado do Rio Grande do Sul, no ano de 2003, utilizando
como variáveis explicativas as características dos nascidos vivos e de suas
mães no nível individual e as características relacionadas ao município de
moradia da mãe no nível de contexto, utilizando a Metodologia de Modelos
Multiníveis.
2 Justificativa
Este estudo se justifica pela inexistência de um trabalho que leve em
conta a estrutura hierárquica dos dados da população do RS. A utilização da
modelagem multinível permite identificar as associações entre as variáveis
explicativas e o peso ao nascer nos níveis do recém-nascido e de sua mãe e
no nível do município onde estes residem. Decompondo a variância dos
erros, segundo os níveis hierárquicos, permitirá uma melhor compreensão
e/ou explicação do processo que está sendo modelado. Utilizando a
modelagem multinível, considera-se a correlação existente entre os recém-
nascidos dentro dos municípios (intragrupo), o que não seria contemplado
utilizando-se os modelos clássicos de regressão.
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141
3 Objetivos
Objetivo geral
O objetivo deste trabalho é modelar a variável desfecho, peso ao
nascer, de crianças nascidas vivas no estado do Rio Grande do Sul (RS), no
ano de 2003, utilizando como variáveis explicativas as características dos
nascidos vivos e de suas mães no nível individual e as características
relacionadas ao município de moradia da mãe no nível ecológico ou de
contexto, utilizando a Metodologia de Modelos Multiníveis.
Objetivos específicos
a) Investigar as características que atuam na diferenciação entre os
pesos dos nascidos vivos, considerando um modelo com dois níveis de
hierarquia: nascidos vivos (nível 1) e municípios (nível 2), considerando o
peso como desfecho contínuo na modelagem multinível;
b) Investigar as características que atuam na diferenciação do baixo
peso dos nascidos vivos, considerando um modelo com dois níveis de
hierarquia: nascidos vivos (nível 1) e municípios (nível 2), considerando o
baixo peso como desfecho binário na modelagem multinível.
4 Material e Métodos
Delineamento
Este é um estudo transversal populacional, sendo utilizadas as
informações das Declarações de Nascido Vivo (DN) que constam no
Sistema de Nascidos Vivos (Sinasc) do RS, no ano de 2003, obtidas no
DATASUS.
População
A população do estudo será composta pelos 149.165 nascidos vivos
no RS, no ano de 2003, classificados segundo os 496 municípios de moradia
da mãe.
Critérios de inclusão
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142
Serão incluídos no estudo os nascidos vivos cuja mãe residia no
estado do RS no momento do registro da DN.
Critérios de exclusão
Serão excluídos os nascidos vivos de gestação múltipla e os que
possuírem dados faltantes das principais variáveis de interesse para a
análise, tais como: peso ao nascer, idade gestacional, endereço da mãe,
que podem produzir interferências relevantes na modelagem.
Características da mãe e do nascido vivo no nível individual
Variável dependente (modelo 1) = peso ao nascer;
Variável dependente (modelo 2) = baixo peso ao nascer (peso < 2.500g;
peso ≥ 2.500 g)
Variáveis independentes ou explicativas (categóricas ou contínuas):
§ Local de ocorrência do nascimento/parto: hospital, outros
estabelecimentos de saúde, domicílio, outros, ignorado;
§ Idade (anos);
§ Estado civil: solteira, casada, viúva, separada judicialmente, união
consensual, ignorado;
§ Escolaridade (em anos de estudo concluídos): nenhuma, de 1 a 3, de
4 a 7, de 8 a 11, 12 e mais, ignorado;
§ Número de filhos tidos em gestações anteriores: nascidos vivos,
nascidos mortos;
§ Município: lugar de residência da mãe;
§ Duração da gestação (semanas): menos de 22, de 22 a 27, de 28 a
31, de 32 a 36, de 37 a 41, 42 e mais, ignorado;
§ Tipo de parto: vaginal, cesáreo e ignorado;
§ Número de consultas de pré-natal: nenhuma, de 1 a 3, de 4 a 6, 7 e
mais, ignorado;
§ Raça: branca, preta, amarela, parda, indígena;
§ Sexo: masculino, feminino, ignorado;
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143
§ Detectada alguma malformação congênita e/ou anomalia
cromossômica: sim, não, ignorado, qual?
Características do município - nível contextual
A maioria dos indicadores vem sendo produzida com dados da
Secretaria Estadual de Saúde, da Fundação de Economia e Estatística do
Rio Grande do Sul Siegfried Emanuel Heuser (FEE), da Fundação IBGE e
do Datasus do Ministério da Saúde
6
.
Alguns destes dados serão utilizados
como variáveis contextuais neste estudo, para o ano de 2003 ou do censo
de 2000.
Algumas variáveis ecológicas ou contextuais a nível do município a
serem avaliadas para inclusão no modelo:
§ Renda média;
§ Status sócioeconômico, representado pelo nível de educação = % da
população ≥ 25 anos e 12 anos de educação completa
21
; indicador de
desigualdades socioeconômicas
6
;
§ Proporção de pobres = % da população residente com renda familiar
mensal per capita de até meio salário mínimo, em determinado
espaço geográfico, no ano considerado
20
;
§ Taxa de desemprego = % da população residente economicamente
ativa que se encontra sem trabalho na semana de referência, em
determinado espaço geográfico, no ano considerado
20
;
§ Cuidados primários em saúde = número de estabelecimentos de
saúde / 10.000 pessoas na população)
21
;
§ Cobertura de PSF;
§ Gastos com saúde: a definir qual o indicador mais apropriado;
§ Proporção de gestantes com acompanhamento pré-natal = % de
gestantes com seis e mais consultas de acompanhamento pré-natal,
na população residente em determinado espaço geográfico, no ano
considerado;
§ Proporção de cesáreas no município;
§ Taxa de fecundidade;
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144
§ Cobertura de redes de abastecimento de água = % da população
residente servida por rede geral de abastecimento, com ou sem
canalização domiciliar, em determinado espaço geográfico, no ano
considerado
20
;
§ Cobertura de esgotamento sanitário = % da população residente que
dispõe de escoadouro de dejetos através de ligação do domicílio à
rede coletora ou fossa séptica, em determinado espaço geográfico, no
ano considerado
20
;
§ Grau de urbanização;
§ Mortalidade infantil;
§ Taxa de mortalidade por causas externas = Número de óbitos por
causas externas (acidentes e violências) por 100 mil habitantes na
população residente em determinado espaço geográfico, no ano
considerado
18
;
§ Proporção de internações hospitalares (SUS) por causas externas =
Distribuição percentual das internações hospitalares pagas pelo SUS
por grupo de causas externas na população residente em
determinado espaço geográfico, no ano considerado
18
.
Pretende-se escolher uma variável para representar cada aspecto
de desigualdade social e econômica do município, dentre as
mencionadas. Esta escolha dependerá da disponibilidade das
informações para todos os municípios, bem como do comportamento da
mesma na análise estatística.
Análise estatística
Os nascidos vivos serão as unidades do nível 1 que irão formar os
grupos, ou seja, os municípios que serão as unidades do nível 2.
Será adotado um modelo linear hierárquico com dois níveis para
identificar preditores do peso ao nascer, levando em conta a variação entre
os nascidos vivos, bem como a variação entre os municípios, porque
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145
algumas das potenciais variáveis preditoras são do nível individual e outras
do nível ecológico
22
.
Interessa-nos saber se existe variabilidade entre os municípios,
independentes de sua identificação e, posteriormente, se existir variação,
tentar identificar a fonte de variação através de características destes
municípios
4
.
O efeito do município de moradia será um efeito aleatório, cuja
vantagem é a economia no número de parâmetros no modelo.
As variáveis contextuais serão testadas uma a uma no modelo
multinível para a verificação de sua significância, sem variáveis no nível
individual. Posteriormente, as que forem significativas retornarão ao modelo
para serem testadas junto com as variáveis em nível individual. O objetivo
desta estratégia de análise é não tornar o modelo hiper-parametrizado na
avaliação inicial da importância das variáveis em nível de contexto na
explicação do desfecho.
No nível de contexto, como no nível individual, serão avaliadas as
correlações entre as variáveis explanatórias, evitando a inclusão de
informação redundante para o modelo.
De acordo com os objetivos deste projeto, deverão ser construídos
dois modelos multiníveis: o modelo 1 com desfecho contínuo e o modelo 2
com desfecho dicotômico, produzindo diferentes modelos multiníveis: o
primeiro linear e o segundo não-linear.
Serão avaliados modelos para a predição do peso e do baixo peso ao
nascer, diferenciados em função da idade gestacional: pré-termo e a termo.
Modelo 1 – Desfecho contínuo
Ajuste de um modelo linear hierárquico com dois níveis para
identificar os preditores do peso ao nascer de crianças nascidas vivas,
levando em conta a variação entre os nascidos vivos (indivíduos = nível 1) e
entre os municípios (grupos = nível 2). Neste estudo, a variável peso ao
nascer será considerada em escala quantitativa contínua e
aproximadamente normal. Serão utilizadas as informações sobre os
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146
nascidos vivos nos municípios do RS, no ano de 2003. Na análise de
regressão linear múltipla multinível, serão utilizados os programas
computacionais SAS e MlwiN.
Considerando o peso ao nascer y
ij
como resposta linear para o i-
ésimo nascido vivo no j-ésimo município, o modelo poderá ser escrito como:
)(...
211 ijjjpijpijijij
eewxxy +++++++= γβββα
onde:
α
representa o termo constante,
p1
,...,ββ representam os coeficientes
de regressão das variáveis preditoras no nível individual,
p1
x,...,x ,
γ
representa o coeficiente de regressão da variável w no nível do município,
ij
e representa os resíduos ao nível individual com
ij
e ∼ ),(
2
0N σ , e
j
e é um
resíduo que varia, aleatoriamente, entre os municípios (nível 2) com
j
e
∼ ),(
2
c
0N σ .
As variâncias
2
σ
e
2
c
σ serão estimadas separadamente. Parte da
variância residual entre os municípios poderá ser explicada pelas variáveis
preditoras ao nível do município (contexto), do mesmo modo, parte da
variância residual entre os indivíduos poderá ser explicada pelas variáveis
preditoras no nível individual
1
.
Modelo 2 – Desfecho binário
Ajuste de um modelo linear hierárquico generalizado com dois níveis
para identificar preditores do baixo peso ao nascer (peso inferior a 2.500g)
de crianças nascidas vivas, levando em conta a variação entre os nascidos
vivos (indivíduos = nível 1) e entre os municípios (grupos = nível 2). Neste
estudo, a variável baixo peso ao nascer será dicotômica ou binária, tendo
distribuição binomial. Serão utilizadas as informações sobre os nascidos
vivos no RS, no ano de 2003. Na análise de regressão logística multinível
serão utilizados os programas computacionais SAS e MlwiN.
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147
Considerando o peso ao nascer y
ij
como resposta não-linear para o i-
ésimo nascido vivo no j-ésimo município, o modelo poderá ser escrito como:
00
xey
ijijij
+=π
),1(
ijij
Binomialy π≈
)1()var(
0 ijijij
e ππ −=
modelando
()
j
uXito
1
log
1
log ++==
−
βαπ
π
π
é uma função linear das variáveis
preditoras (X).
),0(Nu
uj1
Ω≈ é o efeito aleatório ao nível do município.
Os coeficientes são:
−
=
0
0
1
log
π
π
α
;
−
−
=
)1(
)1(
log
20
01
ππ
ππ
β
onde α e β são os interceptos, e a inclinação para a variável X ao nível do
município com respeito ao desfecho e exp(
β
) é a razão de odds ou razão de
chances.
Uma parte da variabilidade do modelo é binomial, e outra parte é
normal
4,22
.
Aspectos éticos
Esta pesquisa utiliza, como fonte de informações, registros de dados
secundários provenientes da Declaração de Nascidos Vivos, dos sistemas
de informações SINASC. Portanto, o uso de Termo de Consentimento
Informado não se aplica nesta situação
23
.
Os participantes deste projeto requerem a dispensa deste termo ao
Comitê de Ética.
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148
5 Cronograma
ATIVIDADE PERÍODO
Revisão da literatura Março/2005 a Março/2006
Apresentação do ante-projeto Julho/2005
Revisão do ante-projeto e apresentação do
projeto
Agosto a Novembro /2005
Preparação do banco de dados
Dezembro/2005 a
Janeiro/2006
Análise estatística dos dados e interpretação
dos resultados
Janeiro a Junho/2006
Elaboração dos artigos e da tese Abril a Setembro/2006
Encaminhamento da tese ao PPGE Outubro/2006
Apresentação preliminar da tese Novembro/2006
Defesa da tese Dezembro/2006
6 Local de origem
Esta pesquisa está vinculada ao Programa de Pós-graduação em
Epidemiologia (Curso de Doutorado) da Universidade Federal do Rio Grande
do Sul.
7 Local da pesquisa
Este projeto será desenvolvido nas dependências do Departamento
de Estatística da UFSM (sala 1205 – CCNE) e no Departamento de
Estatística da UFRGS, os quais dispõem dos recursos necessários para a
sua realização, de espaço físico, programas computacionais, computadores
e impressoras.
8 Orçamento
Material permanente
Serão utilizados os equipamentos disponíveis nos Departamentos de
Estatística da UFSM e da UFRGS.
Material de Consumo
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149
10 CD para gravação: R$ 15,00
15 pacotes folha A4: R$ 105,00
3 cartuchos para impressora: R$ 240,00
2 caixas de disquetes: R$ 20,00
canetas, lápis, borracha R$ 20,00
programa computacional MlwiN R$ 1.500,00
fotocópias R$ 150,00
material bibliográfico R$ 400,00
Total: R$ 2.450,00
9 Fontes de Financiamento
Este projeto não dispõe de recursos financeiros para a sua execução.
Qualquer despesa que porventura ocorra ficará por conta dos
pesquisadores.
10 Referências Bibliográficas
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162
TABELA 2 - Distribuição do peso ao nascer pela idade gestacional dos
nascidos vivos, SINASC/RS, 2003
Peso(g) < 22 22 a 27 28 a 31 32 a 36 37 a 41 42 e mais
Erros
< 500 24 24 5 0 0 0 53
500 a 999
16
371 161 26
3 0 19
1000 a 1499
1
127 517 413
38 2 41
1500 a 1999
0 13
337 1539 278 2
13
2000 a 2499
0 2
55 3066 5296 24
2
2500 a 2999
0 0 18
2893 32490 284
18
3000 a 3499
0 1 7
1136 58471 604
8
3500 a 3999
0 0 6
186 29852 453
6
> 4000
0 0 2
25 6696 185
2
Total
41
498 1070 9284 133083 1552
-
Erros 41 40 38 0 41 2 162
Nota: Identificação dos erros de registro em negrito na Tabela
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164
TABELA 3 - Definição das variáveis de contexto das microrregiões do RS
Variáveis de
contexto
Ano do
indicador
Definição
Taxa de urbanização (%)
2000, 2003,
2004
percentagem da população da área urbana em
relação à população total
Taxa de analfabetismo (%) 2000
percentagem na população de pessoas com 15
anos ou mais de idade, incapazes de ler ou
escrever um bilhete simples
Média de anos de estudo 2000
razão entre o somatório do n
o
de anos de estudo
completados pelas pessoas que tem 25 anos ou
mais de idade e o n
o
de pessoas nessa faixa
etária
PIB per capita 2003
Produto Interno Bruto a preço de mercado
dividido pela população
Taxa de pobreza (%) 2000
percentagem da população com renda domiciliar
per capita inferior a meio salário mínimo
Densidade por domicílio (%) 2000
percentagem de pessoas que vivem em
domicílios com densidade superior a 2, dada
pela razão entre o total de moradores do
domicílio e o n
o
total de cômodos, excluídos o(s)
banheiro(s) e mais um cômodo, destinado à
cozinha
Taxa de homicídios 2000
razão entre o n
o
de homicídios e o n
o
de pessoas
da população por 10.000 habitantes)
Taxa de internações por
agressão
2000, 2003,
2004
razão entre o n
o
de internações hospitalares por
agressão e o n
o
de pessoas da população por
100.000 habitantes)
Taxa de participação (%) 2000
percentagem da população economicamente
ativa entre a população em idade produtiva
Taxa de mortalidade infantil
(por 1000)
2000, 2003,
2004
número de óbitos de menores de um ano
dividido pelo número de NV num determinado
espaço geográfico e ano considerado, (base de
1.000 NV)
Taxa de cobertura do PSF (%)
2000, 2003,
2004
percentagem de pessoas cadastradas no
Programa de Saúde da Família em relação à
população
Abastecimento de água (%) 2000
percentagem de domicílios com água
disponibilizada por rede geral
Saneamento (%) 2000
percentagem de domicílios com instalações
sanitárias ligadas à rede geral
Taxa de cesáreas (%) 2000, 2003
percentagem de partos cesáreos em relação ao
total de partos
Taxa de 7 ou mais consultas
pré-natais (%)
2000, 2003
percentagem de nascidos vivos de mães com 7
ou mais consultas pré-natais
Notas: (1) No artigo 1 foram testados os 19 indicadores em todos os anos referidos; No artigo 2 foram testados os
indicadores do ano 2003, em caso de inexistência deste, foi testado o de 2000, totalizando 18 indicadores (menos
o IDESE). Os indicadores foram utilizados em escala de mensuração contínua, centralizados na média,
categorizados.
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165
TABELA 3 - Definição das variáveis de contexto das microrregiões do RS
(continuação)
Variáveis de
contexto
Ano do
indicador
Definição
Cobertura de saúde
suplementar (%)
2000, 2003,
2004
percentagem de beneficiários de assistência
médica (plano privado de saúde) por local de
residência na população
Cobertura de médicos (por
1.000)
2000
proporção de médicos por 1.000 habitantes.
(incluindo os médicos residentes)
Gasto médio com atenção
básica (por habitante) (R$)
2000, 2003,
2004
valores de transferências referentes à atenção
básica por habitante
IDESE 2000
Índice de Desenvolvimento Socioeconômico,
abrange educação, renda, saneamento e
domicílios e saúde
Notas: (1) No artigo 1 foram testados os 19 indicadores em todos os anos referidos; No artigo 2 foram testados os
indicadores do ano 2003, em caso de inexistência deste, foi testado o de 2000, totalizando 18 indicadores (menos
o IDESE). Os indicadores foram utilizados em escala de mensuração contínua, centralizados na média,
categorizados.
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167
Variância complexa
Nível 1
FIGURA 1 - Variância complexa no nível 1
Nota: a variância do PBPN no nível individual (anos) se modifica com o CMI (nscore =
CMI, centrado na média)
Var (e
0ij
x
0
+ e
3ij
x
3ij
)= σ
e0
2
x
0
2
+ σ
e3
2
x
3ij
2
= 0,325x
0
2
+ 0,004 x
3ij
2
onde x
3ij
= CMI; x
0
= intercepto; e
oij
= termo de erro do nível individual
associado ao intercepto; e
3ij
= termo de erro do nível individual associado à
inclinação; σ
e0
2
= termo de variância entre os interceptos (é a variância das
PBPN entre os anos); σ
e3
2
= variância entre as inclinações (é a variância na
relação entre as PBPN e os CMI dentro das microrregiões, nos anos
(Rasbash et al., 2005).
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168
Nível 2
FIGURA 2 - Variância complexa no nível 2
Nota: a variância das PBPN no nível contextual (microrregiões) aumenta com os anos.
Var (u
0j
x
0
+ u
1j
x
1ij
) = σ
u0
2
x
0
2
+ σ
u1
2
x
1ij
2
= 0,240x
0
2
+ 0,003 x
1ij
2
,
onde x
1ij
2
= Ano94; x
0
= intercepto; x
1
= ano94; u
oj
= coeficiente aleatório
(interceptos entre as microrregiões); u
ij
= coeficiente aleatório (inclinações
entre as microrregiões; ); σ
u0
2
= variância entre os interceptos (é a variância
das médias das PBPN entre as microrregiões); σ
u1
2
= variância entre as
inclinações (é a variância das inclinações entre as microrregiões, sendo que
inclinação é o mesmo que regressão). Regressão é a relação entre os anos
e as PBPN dentro das microrregiões (Rasbash et al., 2005).
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