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PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DESENVOLVIMENTO
REGIONAL - MESTRADO E DOUTORADO
ÁREA DE CONCENTRAÇÃO EM
DESENVOLVIMENTO REGIONAL
Amélia Natália Marques Cerentini
O IMPACTO DE PROGRAMAS SOCIAIS QUE VISAM A REDUZIR A
MORTALIDADE INFANTIL NO RIO GRANDE DO SUL: AVALIAÇÃO DO
PROGRAMA “VIVA A CRIANÇA”
Santa Cruz do Sul, dezembro de 2009
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Amélia Natália Marques Cerentini
O IMPACTO DE PROGRAMAS SOCIAIS QUE VISAM A REDUZIR A
MORTALIDADE INFANTIL NO RIO GRANDE DO SUL: AVALIAÇÃO DO
PROGRAMA “VIVA A CRIANÇA”
Dissertação apresentada ao Programa de
Pós-Graduação em Desenvolvimento
Regional – Mestrado e Doutorado, Área
de Concentração em Desenvolvimento
Regional, Universidade de Santa Cruz
do Sul – UNISC, para a obtenção do
título de Mestre em Desenvolvimento
Regional.
Orientadora: Profª. Drª Marília Patta
Ramos
Santa Cruz do Sul, dezembro de 2009
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C414i Cerentini, Amélia Natália Marques
O impacto de programas sociais que visam reduzir a mortalidade
infantil no Rio Grande do Sul : avaliação do Programa “Viva a
Criança” / Amélia Natália Marques. – 2009.
117 f. : il. ; 30 cm.
Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento Regional) –
Universidade de Santa Cruz do Sul, 2009.
Orientação: Profª. Drª. Marília Patta Ramos
1. Mortalidade infantil – Rio Grande do Sul. 2. Programas de
saúde - Avaliação. 3. Política de Saúde - Rio Grande do Sul. 4.
Serviço social com crianças. 5. Programa Viva a Criança. I.
Ramos, Marília Patta, orient. II. Título.
CDD 21. ed.: 362.7
Bibliotecária responsável Ana Paula Benetti Machado - CRB 10/1641
Amélia Natália Marques Cerentini
O IMPACTO DE PROGRAMAS SOCIAIS QUE VISAM A REDUZIR A
MORTALIDADE INFANTIL NO RIO GRANDE DO SUL: AVALIAÇÃO DO
PROGRAMA “VIVA A CRIANÇA”
Esta dissertação foi submetida ao
Programa de Pós-Graduação em
Desenvolvimento Regional – Mestrado e
Doutorado, da Universidade de Santa
Cruz do Sul – UNISC, como requisito
parcial para obtenção do título de Mestre
em Desenvolvimento Regional
Drª Marília Patta Ramos
Professora Orientadora
Dr. Marcos Artêmio Fischborn Ferreira
UNISC
Drª Soraya Maria Vargas Cortes
UFRGS
“Desejo que você
Não tenha medo da vida, tenha medo de não vivê-la.
Não há céu sem tempestades, nem caminhos sem acidentes.
Só é digno do pódio quem usa as derrotas para alcançá-lo.
Só é digno da sabedoria quem usa as lágrimas para irrigá-la.
Os frágeis usam a força; os fortes, a inteligência.
Seja um sonhador, mas una seus sonhos com disciplina,
Pois sonhos sem disciplina produzem pessoas frustradas.
Seja um debatedor de idéias. Lute pelo que você ama.”
Augusto Cury
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiro, à minha família, em especial a meus filhos Maicon e Taís, que
sempre me deram apoio e entenderam minha ausência; por estarem sempre próximos e me
acolherem nas horas de cansaço e fragilidade.
Ao meu marido, companheiro Fernando, que foi parceiro em todos os momentos de
minha trajetória, sendo compreensivo e amigo; aos meus pais Ilso e Joana, meus irmãos que
entendem minha pouca presença.
A todos meus amigos e colegas de trabalho, tanto da UNISC (Departamento de
Enfermagem e Odontologia da UNISC e CEPRO), como do HCB e da Escola de Educação
Profissional de Saúde, que compartilharam comigo a luta e as dificuldades, em especial aos
meus alunos, que são o grande motivo desta conquista, e também o meu agradecimento
especial às minhas colegas Adriane Anacker, Vera Somavilla e Rosylaine Moura, pela
compreensão, apoio, colaboração e amizade.
Também faço menção a todos que de alguma forma, em algum momento, deram-me
forças e motivação para chegar até aqui.
Agradeço a todos os professores, funcionários e colegas do programa de Pós-
Graduação em Desenvolvimento Regional – Mestrado e Doutorado, da Universidade de
Santa Cruz do Sul – UNISC, a apreensão dos momentos finais à conclusão do trabalho.
Em especial à minha orientadora Profª Drª Marília Patta Ramos, pelo exemplo de
competência, entusiasmo e paciência. Não tenho palavras para expressar a gratidão,
orientadora exemplar, e talvez o mais importante, uma grande amiga e companheira.
A todos estes, e a todos aqueles que porventura não tenham sido mencionados, muito
obrigada.
RESUMO
Na presente dissertação analisou-se o impacto do Programa Viva a criança (PVC), o
qual se desenvolve no estado do Rio Grande do Sul, sobre os coeficientes de mortalidade
infantil (CMI). Especificamente, identificou-se nos municípios prioritários no PVC as taxas
de mortalidade infantil antes e após a implementação do programa em todos os anos do
mesmo; comparou-se as taxas de mortalidade infantil nos municípios prioritários no PVC com
outros municípios similares, mas que não foram prioritários no programa; avaliou-se o
impacto do fato de ser prioritário nos coeficientes de mortalidade infantil, identificou-se
diferenças e/ou similaridades nos indicadores de mortalidade antes e após o programa entre os
municípios prioritários pertencentes às Coordenadorias de Saúde do RS. A pesquisa realizada
possui uma relevância acadêmica na medida em que foi feita uma pesquisa de avaliação de
impacto de uma política pública considerando-se não somente o público alvo da referida
política, como também um grupo similar que não foi alvo (grupo controle). A hipótese central
que testou-se foi: municípios contemplados pelo PVC tendem a ter uma redução do CMI, a
partir da implantação do programa, mais significativa que aqueles municípios não
contemplados. Para tanto utilizou-se, basicamente, de uma metodologia quantitativa, ainda
que se tenha feito uma pesquisa qualitativa exploratória para conhecer-se o referido programa.
A metodologia desse estudo envolveu um delineamento de pesquisa classificado como quase-
experimental. O delineamento baseia-se na técnica da diferença da diferença, através de
modelos de regressão multivariados, os quais não foram significativos. Além disso, nos
utilizou-se também da técnica do pareamento, de maneira a tornar os municípios mais
comparáveis. Após este procedimento, observou-se que a maior diferença nas médias dos
CMI, entre prioritários e não, aconteceu nos anos de 2005 e de 2006. E tal diferença, vale
lembrar, se manifesta no sentido de que municípios prioritários no PVC apresentaram médias
menores dos CMI que os não prioritários.
Palavras-chave: Avaliação de programas. Mortalidade Infantil. Programa Viva a Criança.
ABSTRACT
In the present dissertation we analyzed the Viva a criança Program (PVC) on the
infant mortality coefficients in the Rio Grande do Sul State. We identified the infant mortality
coefficient (IMC) in the participant counties before and after the program implementation; we
compared the IMC among participant and non-participant counties before and after the PVC
implementation and also we did those same analysis comparing the health coordinators in that
state. The research has an academic relevance because took into account the participants and
non participants counties, characterizing a quasi-experimental design, which is necessary
whenever we intend to do an impact evaluation. Our hypothesis was that: those participant
counties had lower IMC than those non-participant after the PVC implementation. We used
multivariate regression models, which were non significant and also a matching procedure to
have more comparable counties among the two groups (participants and non participants in
the program). After we analyzed 4 years of the program (from 2004 to 2008) and the
matching procedure was done we observed that the greatest impact of the PVC happened
during the years 2005 and 2006, in the sense that those participants had lower levels of IMC
than those non-participants.
Key-words: Policy Evaluation. Infant Mortality. Viva a criança Program
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Representação de planilha de dados em formato longo ........................................ 22
Quadro 2 – Variáveis do banco de dados com suas respectivas fontes .................................... 23
Quadro 3 – Os 16 primeiros municípios prioritários do Programa Viva a criança em 2003 ... 35
Quadro 4 – Coeficiente de mortalidade infantil do Brasil segundo regiões ............................. 54
Quadro 5 – Coenficiente de mortalidade infantil de alguns países em 2003 ........................... 55
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 – Evolução da taxa de mortalidade infantil MIX Brasil, 1996, 2000 e 2004 ........... 51
Gráfico 2 – Evolução da taxa de mortalidade infantil pós neonatal MIX Brasil, 1996, 2000 e
2004 .......................................................................................................................................... 52
Gráfico 3 – Evolução da taxa de mortalidade infantil neonatal MIX Brasil, 1996, 2000 e 2004
.................................................................................................................................................. 52
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Evolução da taxa de mortalidade infantil* (%) no Brasil (1994-2004) .................. 53
Tabela 2 – Coeficiente de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos) ................................. 56
Tabela 3 – Coeficiente de Mortalidade Infantil no Brasil, Regiões, 2000-2004 ...................... 57
Tabela 4 – Mortalidade infantil no Brasil por grupo de causas (%) (2003) ............................. 58
Tabela 5 – Proporção de óbitos neonatais (até 27 dias) e pós-neonatais (de 28 a 364 dias) no
total de óbitos de menores de 1 ano no Brasil (%) (1984-2003) .............................................. 58
Tabela 6 – Coeficientes de mortalidade infantil, 2002 e 2003, nos municípios prioritários do
PVC durante o ano de 2003 ..................................................................................................... 63
Tabela 7 – Coeficientes de mortalidade infantil, 2003 e 2004, nos municípios prioritários do
PVC durante o ano de 2004 ...................................................................................................... 65
Tabela 8 – Coeficientes de mortalidade infantil, 2004 e 2005, nos municípios prioritários do
PVC no ano de 2005 ................................................................................................................ 67
Tabela 9 – Coeficiente de Mortalidade Infantil, 2005 e 2006, nos municípios prioritários do
PVC no ano 2006 ...................................................................................................................... 68
Tabela 10 – Coeficiente de Mortalidade Infantil, 2006 e 2007, nos municípios prioritários do
PVC em 2007 ........................................................................................................................... 69
Tabela 11 – Coeficientes de mortalidade infantil, 2007 e 2008, nos municípios prioritários do
PVC durante o ano de 2008 ...................................................................................................... 71
Tabela 12 – Médias de CMI de 2003 à 2008 entre participantes e não participantes do PVC 73
Tabela 13 – Coeficientes de mortalidade infantil, por coordenadorias regionais de saúde do
RS, 2002 – 2008 ....................................................................................................................... 74
Tabela 14 – Coeficiente de mortalidade infantil RS de 2002 à 2008 ....................................... 76
Tabela 15 – Diferença de média da diferença CMI04-CMI02 entre participantes e não em
2003 .......................................................................................................................................... 77
Tabela 16 – Diferença de média da diferença CMI05-CMI02 entre participantes e não em
2004 .......................................................................................................................................... 77
Tabela 17 – Diferença de média da diferença CMI06-CMI02 entre participantes e não em
2005 .......................................................................................................................................... 78
Tabela 18 – Diferença de média da diferença CMI07-CMI02 entre participantes e não em
2006 .......................................................................................................................................... 78
Tabela 19 – Diferença de média da diferença CMI08-CMI02 entre participantes e não em
2007 .......................................................................................................................................... 78
Tabela 20 – Diferença de média CMI08 entre aqueles que sempre prioritários no PVC e que
nunca ......................................................................................................................................... 79
Tabela 21 – Diferença de média CMI08 entre aqueles que sempre foram prioritários no PVC e
que foram prioritários com descontinuidade ............................................................................ 79
Tabela 22 – Diferença de média CMI08 entre aqueles que nunca foram prioritários no PVC e
que foram com descontinuidade ............................................................................................... 79
Tabela 23 – CMI 2003 para prioritários e não, antes e após pareamento ................................. 84
Tabela 24 – CMI 2004 para prioritários e não, antes e após pareamento ................................ 84
Tabela 25 – CMI 2005 para participantes e não, antes e após pareamento ............................. 85
Tabela 26 – CMI 2006 para prioritários e não, antes e após pareamento ................................ 85
Tabela 27 – CMI 2007 para prioritários e não, antes e após pareamento ................................. 85
LISTA DE SIGLAS
AIDPI
Atenção Integral às Doenças Prevalentes na Infância
CMI
Coeficiente de Mortalidade Infantil
DATASUS – SIM
Sistema de Informação de Mortalidade
DNV
Declaração de Nascidos Vivos
DO
Declaração de Óbito
MS
Ministério da Saúde
SIAB
Sistema de Informação de Atenção Básica
SINASC
Sistema de Informações de Nascidos Vivos
SISPRENATAL
Protocolo de atenção à gestante no país
NIS/DAS/SES/RS
Núcleo de Informações em Saúde do Departamento de Ações em
Saúde da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul
PHPN
Programa de Humanização no Pré-Natal e Nascimento do
Ministério da Saúde
PIM
Primeira Infância Melhor
PSF
Programa da Saúde da Família
PVC
Programa “Viva a criança”
SUMÁRIO
1INTRODUÇÃO ...................................................................................................................... 15
2 POLÍTICAS PÚBLICAS E SEUS ASPECTOS TEÓRICO-CONCEITUAIS GERAIS E NO
BRASIL .................................................................................................................................... 25
2.1 As políticas públicas para saúde no Brasil ......................................................................... 26
2.1.1 As políticas de saúde infantil no Brasil ........................................................................... 28
2.1.2 Políticas públicas de saúde no Rio Grande do Sul: “O Programa “Viva a criança” (PVC)
.................................................................................................................................................. 30
3 AVALIAÇÃO DE POLÍTICAS E PROGRAMAS SOCIAIS .............................................. 40
3.1 O cenário da avaliação de políticas públicas ...................................................................... 43
3.2 Aspectos técnicos da avaliação de impacto de políticas e programas sociais .................... 45
4 A MORTALIDADE INFANTIL ENQUANTO INDICADOR DE DESENVOLVIMENTO
REGIONAL .............................................................................................................................. 48
4.1 Coeficiente de mortalidade infantil .................................................................................... 48
4.2 Mortalidade infantil no Brasil .......................................................................................... 551
4.3 Mortalidade infantil Rio Grande do Sul e óbitos infantis por região no Brasil no ano de
2003 .......................................................................................................................................... 54
4.4 Causas da mortalidade infantil ........................................................................................... 57
5 CARACTERÍSTICAS DOS MUNÍCIPIOS PRIORITÁRIOS E NÃO PRIORITÁRIOS NO
PVC .......................................................................................................................................... 63
5.1. Os integrantes do PVC ...................................................................................................... 63
5.2. Uma comparação descritiva entre os municípios prioritários e não no PVC .................... 72
5.3 O impacto do PVC: uma comparação entre municípios .................................................... 76
5.3.1 Análises descritivas preliminares .................................................................................... 76
5.3.2 Análise de impacto .......................................................................................................... 80
5.3.3 O impacto do PVC após pareamento das unidades de análise ........................................ 83
6CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................................. 87
REFERÊNCIAS ....................................................................................................................... 90
ANEXOS .................................................................................................................................. 97
1 INTRODUÇÃO
No Brasil a redução da mortalidade infantil é ainda um desafio para a sociedade e para os
serviços de saúde. As altas taxas encontradas configuram esta realidade onde anualmente
ocorrem em torno de 22,58 mortes por 1.000 nascidos vivos conforme dados do DATASUS
(BRASIL, 2004) configurando um grave problema de saúde pública.
No entendimento do Ministério da Saúde (ANO), muitos dos óbitos infantis poderiam ser
evitados com medidas simples e utilização de soluções de baixo custo, como, por exemplo, a
hidratação oral e a realização do pré-natal. Para isso, é necessário o envolvimento de
diferentes atores sociais na organização da assistência à população infantil, que contemple
desde o primeiro atendimento, nas unidades básicas de saúde, até a atenção especializada dos
casos mais graves, que exigem internação nas unidades de média e alta complexidade.
Também se fazem necessários serviços qualificados e equipes profissionais preparadas para
atender com eficiência e agilidade à população infantil.
Os cuidados com a saúde infantil estão entre as ações essenciais do Ministério da Saúde e
os programas desenvolvidos, buscando oferecer um atendimento mais humano e de melhor
qualidade para as nossas crianças. A política de saúde brasileira, no que se refere à saúde
infantil, tem tido avanços significativos nos últimos anos, em especial em relação a sua
formulação e propostas de mudanças. Porém, alguns indicadores denunciam a fragilidade
existente entre o que é preconizado e os resultados obtidos. Um exemplo que se pode citar é a
manutenção de elevadas taxas de mortalidade infantil em algumas regiões brasileiras com
menor acesso aos serviços de saúde e demais bens sociais.
A taxa de mortalidade infantil no Brasil ainda é elevada, especialmente em comparação
com países desenvolvidos, a qual atinge menos de 10 por mil nascidos vivos. Em relação a
países da América Latina é maior que a taxa do Chile, que chega a 10 por mil nascidos vivos,
e a de Cuba, que chega a 6 por mil nascidos vivos. As estimativas realizadas com dados do
Censo de 2000 informam que nas regiões do Brasil que têm maior desenvolvimento
16
econômico, como o Sudeste e o Sul, a mortalidade infantil é mais baixa (em torno de 20
óbitos por 1.000 nascidos vivos), no Norte e no Nordeste a mortalidade infantil é,
respectivamente, de 30 e 45 óbitos por 1.000 nascidos vivos, maior que a média do Brasil
como um todo. No Centro-Oeste a situação é intermediária (21 óbitos por 1.000 nascidos
vivos), persistindo, como se percebe, as grandes desigualdades na distribuição dos riscos de
mortes infantis entre as regiões brasileiras, conforme resultado do Censo Demográfico (IBGE,
2000).
O Estado do Rio Grande do Sul, no ano de 2003, apresentava uma taxa de Mortalidade
Infantil de 15,1 óbitos para cada 1000 nascidos vivos, principalmente no período neonatal,
representando 4% da totalidade das mortes do Estado. O governo do Estado do Rio Grande do
Sul e a Secretaria Estadual de Saúde tomaram este indicador como elemento chave na
definição de uma política de melhoria da saúde, tendo a redução da mortalidade infantil como
meta prioritária dentre as metas pactuadas.
Uma das questões que merecem destaque refere-se a utilização dos critérios como
indicadores de definição de políticas de melhoria da assistência, que são elencados a partir da
analise dos óbitos infantis e dos múltiplos aspectos da rede de assistência. Depois de
prolongadas discussões, foram selecionados quatro temas transversais a partir do relato das
informações e experiências das regionais de saúde, sendo esses expressivos na historia dos
óbitos infantis, o contexto socioeconômico-cultural-ambiental, o perfil inadequado dos
profissionais que prestam assistência em saúde, o baixo comprometimento dos gestores e a
organização inadequada da rede de serviços de saúde, sendo estes elencados como um grande
desafio para toda a sociedade e os serviços de saúde na organização da assistência perinatal e
neonatal no Estado.
A partir daí nasceu o Programa
1
“Viva a criança” (PVC), ligado à Seção da Saúde da
Criança e do Adolescente do Departamento de Ações de Saúde da Secretaria Estadual da
Saúde SSCA/DAS/SES/RS, o qual é considerado um dos programas prioritários do governo
1
A palavra “programa” na análise de políticas públicas é definida como um conjunto de atividades organizadas
para serem realizadas dentro de cronograma e orçamento específicos disponíveis para a implementação de
políticas, ou para a criação de condições que permitam o alcance de metas políticas desejáveis (ALA HARJA; e
HELGASON, 2000, p.8).
17
do Estado do RS. Para a construção da estratégia de redução da mortalidade infantil no Estado
foram considerados vários parâmetros analisados ao longo do ano de 2003. O indicador
utilizado para a redução da mortalidade infantil pelo programa é o coeficiente de mortalidade
infantil (CMI), cujo o conjunto de regionais e municípios somava cerca de 70% dos óbitos do
RS.
Em 2003, 54 municípios foram elencados como prioritários
2
pelo programa, sendo que
inicialmente 16 destes municípios foram alvos das estratégias, por terem CMI > 20 em 2002,
os quais foram denominados pela coordenadora do programa (Eleonora Gehlen Walcher)
como “prioritárissimos”
3
, pertencentes a diversas regionais de Saúde. A partir de janeiro
2004, a implantação do plano operacional estendeu-se aos demais 38, os quais tinham CMI >
20 em 2003, dentre os 54 municípios prioritários. Nos anos seguintes, continuou a
incorporação de outros municípios seguindo os seguintes critérios: em 2005 foram
incorporados ao PVC aqueles municípios que em 2004 apresentavam CMI > 15. Em 2006 foi
seguido o mesmo critério do ano de 2005. Já em 2007, quando houve uma redução importante
na mortalidade infantil, havendo municípios com nenhum óbito, foi adotado critério do CMI
maior que 10 e para municípios pequenos, com menos de 100 nascidos vivos, o critério de 10
ou mais óbitos. Para a incorporação no PVC, a partir de 2008, passam a ser considerados
novos critérios, com a definição de municípios emergentes, os quais apresentam entre 5 até 9
óbitos e passam a ser trabalhados pelas regionais de saúde, sendo que os demais (acima de 10
óbitos ou CMI>10) continuam sendo prioritários.
Este programa inicialmente foi estruturado em sete diretrizes estratégicas, tendo como
ferramenta para a sua definição a investigação dos óbitos infantis do Estado. Conforme a
demonstração semanal do comportamento dos óbitos infantis, novas estratégias eram
elencadas e adaptadas para os municípios prioritários, caracterizando o programa pela sua
avaliação dinâmica e de construção contínua, adaptando as ações a partir destes dados. Seu
principal objetivo era reduzir o coeficiente de mortalidade infantil em 35%, ao longo dos
quatro anos da gestão do governo Rigotto, 2003/2006, buscando patamares de coeficiente de
mortalidade infantil - CMI menores que 10 por 1000 nascidos vivos.
2
Prioritário: o que recebe assessória direta do grupo técnico da SES.
3
Entrevista realizada em 17 de maio de 2009, com a coordenadora do Programa” viva a criança”, Eleonora
Gehlen Walcher.
18
Partindo da importância deste programa e de sua abrangência e complexidade, avaliou-se
nesse estudo sua implementação no RS através da análise comparativa de alguns indicadores.
Buscou-se informações através do CMI pactuados, das diretrizes estratégicas do programa e
dos registros encontrados nas bases de dados do sistema nacional de informação (DATASUS
– SIM - Sistema de Informação de Mortalidade, SINASC - Sistema de Informações de
Nascidos Vivos, SIAB - Sistema de Informação de Atenção Básica). Deste modo, mediante
uma composição de dados secundários, identificou-se neste estudo se este programa
contribuiu para a redução da mortalidade infantil.
Diante desta contextualização, o problema de pesquisa foi: Qual o impacto do Programa
Viva a criança sobre os índices de mortalidade infantil em diferentes regiões do Rio Grande
do Sul, considerando as diferenças entre o coeficiente de mortalidade infantil entre
municípios, com características similares, que foram alvo das ações do referido programa
(prioritário) e aqueles que não receberam assessoria direta (não prioritários)?
Dentre os objetivos desta dissertação, destacou-se: avaliar o impacto do programa “Viva
a criança” na redução da mortalidade infantil no RS; identificar, nos municípios alvo do
programa, em 2004, as taxas de mortalidade infantil antes e após a implementação do
programa; comparar as taxas de mortalidade infantil nos municípios alvo com outros
municípios similares, mas que não foram alvo do programa em 2004; avaliar o impacto do
fato de ser prioritário no CMI, identificar diferenças e/ou similaridades nos indicadores de
mortalidade antes e após o programa entre os municípios prioritários pertencentes às
coordenadorias de saúde do RS, isto é, verificar se o impacto do programa variou
regionalmente.
A hipótese central que havia era a de que aqueles municípios contemplados pelo
Programa “Viva a criança” tendem a ter uma redução do CMI, a partir da implantação do
programa, mais significativa que aqueles municípios não contemplados, dado que o programa
envolve estratégias para a redução da mortalidade infantil, com ações estratégicas definidas
como prioritárias, tais como a Qualificação do Pré-natal, a Regionalização da Assistência
Perinatal, a Expansão Programa de Saúde da Família, o Incentivo ao Aleitamento Materno,
Investigação do Óbito Infantil, Rede de Proteção à Criança de Risco, Capacitações em
serviços, sendo estes elementos chave na definição política de melhoria da saúde no Estado.
Ou seja, os municípios incorporados ao PVC apresentaram redução maior dos índices de
19
mortalidade infantil, comparados a grupo de municípios com características semelhantes, não
incorporados.
Quanto à relevância do estudo, destaca-se que já foram realizadas avaliações oficiais do
governo nas quais se comparou, em termos de mortalidade infantil, os mesmos municípios
antes e após o programa. Contudo, este desenho de avaliação tem limitações tais como não
levar em conta um grupo comparativo de municípios que não tenha participado (recebido o
tratamento do grupo técnico) no programa. Em desenhos de pesquisa de avaliação de impacto
é fundamental haver um grupo comparativo para darmos conta de uma série de empecilhos,
que afetam a capacidade de atribuir-se causalidade a um programa. Tais empecilhos podem
estar presentes quando o grupo que faz parte de um tratamento ( nesse caso de um Programa
Social) apresenta ou vivencia experiências particulares, as quais podem afetar os resultados
que intenta-se avaliar (nesse caso o Coeficiente de Mortalidade Infantil) e, assim, a
causalidade atribuída ao tratamento pode estar sendo confundida com outra(s) possíveis
causas que não o programa em avaliação. Isso é, pode ser que aqueles municípios que
participaram do PVC tenham características e/ou experiências durante a implantação do
programa que de fato afetaram o CMI, e não necessariamente o referido programa. Assim
sendo, ter um grupo comparativo (grupo controle) com características semelhantes e que
vivenciou também as mesmas experiências permite concluir que qualquer mudança no CMI
do grupo atingido pelo PVC seja atribuída ao referido programa. Então, uma nova avaliação,
tal como realizou-se e apresentou-se aqui nessa dissertação, se justifica.
Complementando a justificativa apresentada acima, considera-se que pesquisas de
avaliação de impacto sejam urgentes para que possa melhor distribuir recursos e tornar
projetos mais eficientes, bem como poder ter uma visão panorâmica dos indicadores os quais
a política visa a atingir. Os resultados do estudo aqui apresentado poderão ser úteis para as
administrações públicas em diferentes esferas e para as coordenadorias regionais em
específico.
Além disso, o estudo realizado possui também uma relevância acadêmica na medida em
que foi feita uma pesquisa de avaliação de impacto de uma política pública, considerando-se
não somente o público alvo da referida política como também um grupo similar que não foi
alvo (grupo controle), caracterizando assim um desenho de pesquisa que segue as normas
técnicas da pesquisa de avaliação, na qual a presença de um grupo comparativo não-atingido é
20
fundamental para evitar vieses tais como características peculiares do grupo atingido ao longo
do tempo, que podem mascarar ou até mesmo exacerbar o efeito da política que está sendo
avaliada. Pelo exposto anteriormente, considera-se que a questão proposta tenha sido original
e possa ter fornecido uma avaliação seguindo critérios científicos.
A metodologia desta pesquisa teve uma parte qualitativa inicial exploratória, que
consistiu em uma entrevista aberta. As demais, com sua estratégia metodológica, foram de
cunho quantitativo, especificamente o desenho desse estudo envolveu um delineamento
4
de
pesquisa classificado como quase-experimental, com o seguinte desenho:
2002 X 2004 Municípios prioritários no PVC em 2004
-----------------------------------------------------------
2002 2004 Municípios não prioritários PVC em 2004
Para tanto adotou-se o conjunto de municípios no RS que não participaram no PVC
em 2004 juntamente com aqueles que participaram em 2004 numa mesma planilha estatística
com todas as variáveis de interesse, apresentando os municípios nas linhas e as variáveis nas
colunas (formato largo).
Cabe destacar que para aplicar tal metodologia foi necessario definir o ano posterior
ao programa como sendo o de 2004. Isso porque de 2005 em diante começou a haver uma
inserção dos municípios do RS ao PVC, mas a forma dessa variou em função dos CMI e do
número absoluto de mortes, conforme explicação à p. 18.
O delineamento esboçado a seguir baseia-se na técnica da diferença da diferença, a
partir da qual tem-se:
Participou do PVC 2004 ( prioritário) Não participou no PVC 2004 (não prioritário)
(CMI2004-CMI2002) - (CMI2004-CMI2002)
4
O desenho Quase-experimental visa a explicar (compreender) fenômenos, desvendar relações de causa e efeito.
Envolve grupo tratamento e controle, mas o tratamento não é administrado pelo pesquisador como no caso das
pesquisas experimentais clássicas. (CANO, 2006, p.69).
21
O modelo foi o seguinte: Y = X1 + X2 + X3...+ e Onde:
Y= Diferença dos CMI entre 2004 e 2002
X1 = prioritário ou não no PVC (variável dicotômica onde 1=sim)
X3 = variáveis de controle anteriores a 2004
e = termo de erro da regressão
No modelo de análise de regressão acima, pode-se verificar o impacto do PVC,
controlado-se por características específicas dos municípios participantes e não através do
valor do coeficiente de regressão, obtido para a variável dicotômica participa=1. O ano base é
o ano anterior ao PVC (2002), sendo que foi avaliado cada ano de participação no PVC em
comparação com ele.
Após, avaliou-se cada ano comparado com o anterior. Para tanto, em função dos
municípios prioritários não serem exatamente os mesmos de ano para ano, tivemos de adotar
outro recurso analítico dentro da técnica da diferença da diferença. O modelo passou a ser
uma análise de regressão em que a variável dependente passou a ser níveis de CMI (e não
mais a diferença de ano a ano) como função de ter participado no PVC( =1), ano após o PVC
(=1) e a interação dessas duas variáveis.
O esquema abaixo ilustra o modelo:
CMI = prioritário PVC (=1) + ano pós PVC (=1) + interação prioritário * ano após +
controles + e
Cabe destacar que, para tanto, foi necessario inverter o banco de dados para o formato
longo, no qual obteve-se os municípios repetidos nas linhas, dado que cada um pode ser
prioritário num e não ser mais noutro. O banco de dados nesse formato fica bem maior por de
repetir cada um dos municípios, no caso aqui estudado, como foram comparando dois anos,
teve-se cada município repetido uma vez nas linhas da planilha.
22
O formato longo de planilha necessário nessa análise pode ser ilustrado pela
representação a seguir:
Município
Ano
CMI
Ano
após=1
Prioritário=1
1
2005
12,0
0
0
1
2006
13,0
1
0
2
2005
25,0
0
1
2
2006
10,0
1
0
Quadro 1 Adaptado pela autora, representação de planilha de dados em formato longo
Fonte: Pesquisa 2009.
As variáveis do estudo (tanto a dependente, CMI, quanto as independentes de
controle) foram obtidas através do DATASUS e do IBGE e organizadas, em nível municipal,
para os anos anteriores ao PVC e posteriores ao mesmo. Especificamente, organizou-se os
dados numa planilha estatística (SPSS) para as análises.
A variável taxa de mortalidade infantil foi calculada para cada município com base na
fórmula em que consta a informação sobre o número de óbitos infantis (obtidos na SES-RS)
dividido pelo número de nascidos vivos no mesmo ano correspondente, multiplicando-se esta
razão por 1000.
As demais variáveis dizem respeito às características sociodemográficas dos
municípios (obtidas através do IBGE), bem como características de infra-estrutura de saúde.
23
O Quadro 2, a seguir, ilustra as variáveis e suas respectivas fontes.
População Total - Estimativa
do IBGE/censo 2000 para o
ano 2003
Taxa de urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
PIB Per capita (R$) - Ano
2003 – FEE
Coordenadorias Regionais
da Saúde
Acompanhamento
nutricional dos beneficiários
do Programa Bolsa Família
(em menores de 1 ano) - Ano
2006 – DATASUS
Cobertura municipal pela
ESF (%) - Ano 2004 -
Departamento de Atenção
Básica (DAB) – SES
Cobertura da vacinal - Ano
2002 – DATASUS
Mun. inseridos no Programa
“viva criança” em 2003 e
2004
Coeficiente de Mortalidade
Infantil por causas evitáveis
- Ano 2002 a 2004 -
Secretaria Estadual da Saúde
Percentual de crianças com
baixo peso ao nascer (BPN) -
Ano 2002 a 2004 - Secretaria
Estadual da Saúde
Percentual consultas pré-
natal - Ano 2003, 2006 -
Secretaria Estadual da
Saúde
Número de Estratégia da
Saúde da Família (ESF) -
Ano 2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
Departamento de Atenção
Básica – DAB
Percentual de Transferência
SUS / Despesa total com
saúde - Ano 2003 – SIOPS
R$ - Despesa total com
saúde por habitante - Ano
2003 – SIOPS
Percentual de Recursos
próprios aplicados em saúde
- Ano 2003 – SIOPS
Taxa de Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria Estadual
da Saúde
População total de mulheres
em idade fértil - Estimativa
do IBGE/censo 2000 para o
ano 2003
Índice de Desenvolvimento
Humano (idh) - Ano 2000 –
IPEA
Media dos anos de estudo,
pop 25 anos ou mais - Ano
2000 - Atlas do Desenv.
Humano no Brasil
População Urbana - Ano
2000 – DATASUS
Pessoas com 25 anos ou
mais de idade sem nenhum
nível educacional %- Atlas
IDH - 2000 – Atlas
Renda percapita 2000 - Atlas
População residente
(pessoas) IBGE
Coeficiente de mortalidade
infantil - Ano 2002 a 2006-
Secretaria Estadual da Saúde
População Rural - Ano 2000
– DATASUS
Mun. inseridos no Programa
Viva Criança em 2003 e
2004
Quadro 2 – Variáveis do banco de dados com suas respectivas fontes
Fonte: Adaptado pela autora com base em suas respectivas fontes.
As características sociodemográficas foram utilizadas como indicadores a serem
considerados quando selecionados os municípios não-integrantes do PVC em termos de
comparabilidade com aqueles que fizeram parte do referido programa. Já as variáveis sobre
saúde foram utilizadas como controle em modelo de regressão multivariado.
Dado que os modelos multivariados não foram tão significativos (conforme pode ser
vistos em detalhe no capítulo 6 desta dissertação), optou-se por parear os grupos (controle e
tratamento) através da técnica do escore de propensão para pareamento, para obter-se grupos
mais equivalentes quanto possível. Esta técnica consiste em identificar que as unidades não
tratadas sejam similares às unidades tratadas e comparar as médias no resultado procurado
entre estes dois grupos para identificar o impacto do tratamento (programa). A técnica do
pareamento baseado no escore de propensão a participar considera que a seleção se dá por
características observáveis. Os procedimentos de pareamento são implementados, utilizando-
se um escore balanceado, computado a partir de um modelo de regressão logística, onde a
variável dependente seria 1 = participou e 0 = não participou. Especificamente usou-se o
24
logaritmo das chances de participar (log odds). Estimou-se um modelo logit utilizando todas
as variáveis observadas como preditoras para obter-se a probabilidade predita e computar a
razão das chances (log odds – ratio) para cada observação na amostra do grupo controle e do
grupo tratamento.
Basicamente o procedimento desta técnica testa se os escores de propensão a participar,
tendo como variáveis independentes algumas características observadas, são estatisticamente
os mesmos no grupo controle e tratamento. Se não forem, o processo continua, com a retirada
de unidades que estão mais distantes, até que se tenha um balanço nas observações. Uma vez
que haja certo balanço, isto é, as unidades estejam comparáveis, pode-se efetuar o teste de
diferença de médias, da variável que refere-se ao resultado do programa que deseja estimar,
entre o grupo controle e o tratamento. No presente estudo, realizou-se uma comparação entre
as médias do CMI entre o grupo que foi alvo do PVC e aquele que não foi.
Quanto à estrutura do trabalho, especificamente com a finalidade de fundamentar
teoricamente este estudo, o segundo capítulo desta dissertação apresenta conceitos sobre
Políticas Públicas e o processo de reconfiguração das atividades governamentais relativas à
saúde, focalizando Políticas Públicas de Saúde e o dimensionamento para Políticas de Saúde
Infantil.
O terceiro capítulo discute a Avaliação de Políticas e Programas Sociais. No quarto
capítulo, contextualizamos a Mortalidade Infantil no Brasil, suas taxas e principais causas,
sistemas de informação utilizados, bem como o rol de estratégias nacionais que auxiliam a
redução da mortalidade infantil, focalizando para este estudo a situação do Rio Grande do Sul
e suas diferenças regionais nesses indicadores.
No quinto capítulo são apresentados os Municípios Integrantes do PVC e suas
características, os resultados do programa e seu impacto, fazendo uma comparação entre
municípios e as diretrizes utilizadas para a Redução do CMI no Estado e, finalmente, os
resultados das análises estatísticas realizadas neste estudo.
No sexto capitulo, apresentar-se-ão as considerações finais deste estudo, bem como as
recomendações cabíveis.
2 POLÍTICAS PÚBLICAS E SEUS ASPECTOS TEÓRICO-CONCEITUAIS GERAIS
E NO BRASIL
Na busca de uma maior compreensão sobre a conceituação de Políticas Públicas, nos
utilizamos das contribuições de Ferreira (2007), o qual refere que o estado atual da teoria
sobre Políticas Públicas ainda não permite definições acabadas, definitivas, não contraditórias
e universais sobre o que seja o fenômeno denominado “políticas públicas”, sendo estas,
aproximativas, precárias e com limites imprecisos, pensamento esses corroborados por Souza
(2006). Contudo, a compreensão atual é de que existe um âmbito de ação coletiva possível de
delimitar que envolve governo, sociedade e mercado em uma complexidade de relações,
interações e movimentos. Isso se dá numa dinâmica que resulta numa ou mais decisões a
respeito de um tema social relevante, a serem consolidadas em lei, ordenando diretrizes,
ações, recursos, objetivos e metas, de forma permanente e organizada pelo poder público
(FERREIRA, 2007).
Políticas públicas têm a ver com a trajetória de ação e inação do governo em suas
respostas aos problemas públicos. Estão associadas com meios e objetivos
formalmente aprovados, bem como a regulação de práticas de agências que
implementam programas. (KRAFT; FURLONG, 2004, p.9).
Ainda, Peters (1986), citado por Souza (2006), aborda política pública como a soma
das atividades dos governos que influenciam a vida dos cidadãos. Essa mesma autora, ao
referenciar Dye (1984), diz que política pública é tudo aquilo que o governo escolhe fazer ou
não fazer.
Para Souza (2006), ao adentrar-se no campo da política pública, o foco acaba voltado
para as questões governamentais. A autora acrescenta que vários fatores contribuíram para
maior visibilidade do campo da saúde pública, em especial, na América Latina, a adoção de
políticas restritivas de gasto e o fato de a maioria dos países ainda não ter conseguido formar
coalizões capazes de equacionar as formas de desenhar políticas públicas para impulsionar o
desenvolvimento e a inclusão social da população.
Na busca de um breve resgate histórico das políticas públicas brasileiras, percebe-se o
entrelaçamento com os momentos políticos e governamentais do país, conforme citado por
Souza (2006). A experiência do regime militar centralizador parece ter conduzido a sociedade
26
a creditar virtudes na descentralização. Ao longo dos anos 80, ocorreram fenômenos
significativos, como as reformas das instituições políticas, destacando-se as eleições diretas a
partir de 1982 e a Constituição Federal de 1988, em que se recuperam as bases federativas do
Estado brasileiro, adormecidas durante a ditadura militar. A partir da década de 90 vem
ocorrendo a implementação de um extensivo programa de descentralização, principalmente de
políticas sociais na área da saúde (WEIGELT, 2006).
O regime de Estado que se expressa à organização governamental do Brasil encontra
bases no Federalismo. Souto Maior (1998), citado por Weigelt (2006), afirma que é um
regime de Estado que reúne ou desmembra estados, tentando manter uma unidade diante das
diversidades regionais existentes no território sobre o qual esse Estado busca manter sua
soberania. A razão de ser do Federalismo, a existência de diversidades regionais, constitui
fator de busca de autonomia frente às diferentes realidades, que pode se constituir como fator
de enfrentamento e tensionamento da União. Estados Federativos, como o brasileiro, têm uma
forma de governo dividida verticalmente, fazendo com que diferentes níveis de governo
tenham autoridade sobre a mesma população e território, numa relação de interdependência e
soberania simultânea.
Voltando o foco da discussão para a saúde, tem-se que as políticas de saúde vêm sendo
largamente discutidas e definidas com um olhar ao reordenamento setorial necessário ao
cumprimento dos preceitos constitucionais a partir da promulgação da Constituição da
República Federativa do Brasil de 1988. Institucionalizada no país, a Seguridade Social como
o padrão de proteção social, a saúde como direito de todos e dever do Estado, ampliando a
concepção de saúde, exigindo do Estado políticas econômicas e sociais dirigidas à redução de
riscos de doenças e outros agravos, demandando dos formuladores das políticas a interlocução
com outros setores, e não apenas ampliando a visão das políticas públicas relacionadas à
saúde.
2.1 As políticas públicas para saúde no Brasil
Pode-se relatar da história recente, quanto ao processo de reconfiguração das atividades
governamentais relativas à saúde, políticas públicas setoriais e o debate político estão
predominantemente referidos, particularmente no que se refere à organização, implementação
27
e financiamento do Sistema Único de Saúde e às possibilidades e limites da efetivação dos
princípios e diretrizes constitucionais em toda a sua extensão.
Conforme Arretche (1999) e Lucchese (2004) vem sendo delegado aos estados e
municípios a partir dos anos 90, com o processo de regulamentação do SUS, grande parte das
funções de gestão das políticas de saúde e passa a contar com outros atores como os
Secretários Municipais de Saúde, liderados pelo Conselho Nacional de Secretários Municipais
de Saúde (CONASEMS), e os Secretários Estaduais de Saúde, liderados pelo Conselho
Nacional de Secretários de Saúde (CONASS). Antes somente de responsabilidade do governo
federal, o que significa que esses assumiram funções de gestão da oferta local de serviços de
saúde até então desempenhadas pela União. A partir das discussões acerca da saúde pública,
pautou-se a descentralização como norteadora das ações em saúde:
A nova concepção do sistema de saúde, descentralizado e administrado
democraticamente e com a participação da sociedade organizada, prevê mudanças
significativas nas relações de poder político e na distribuição de responsabilidades
entre o Estado e a sociedade, e entre os distintos níveis de governo – nacional
estadual e municipal, cabendo aos gestores setoriais papel fundamental na
concretização dos princípios e diretrizes da reforma sanitária brasileira.
(LUCHESE, 2004, p.3).
Conforme essa mesma autora, no contexto de uma reforma setorial abrangente, as
políticas de saúde no Brasil vêm sendo formuladas, provocando mudanças institucionais de
grande proporção, ao tempo em que introduzem novos espaços de interlocução permanente
entre Estado e sociedade na gestão pública. Em matéria de saúde pública, novos e múltiplos
atores passaram a se envolver nas decisões, conferindo modificações significativas ao
desenho e formulação das políticas de saúde, em termos da estrutura e dinâmica do processo
decisório, com importantes inovações institucionais.
A história da saúde pública brasileira também denota forte influência dos períodos
políticos vividos. Assim, de acordo com Verdi e Coelho (2005), foram cinco os períodos
constitutivos da evolução das políticas de saúde no país, os quais podem ser assim apontados:
a Reforma Higienista do período pré 30, a Era Vargas de 30 a 50, o Desenvolvimentismo dos
anos 50 e 60, os vinte anos de Ditadura Militar e por fim, a luta pela Reforma Sanitária.
Conforme nos relata Weigelt (2006), o movimento de participação social, fortemente
expresso pelas conferências de saúde e pela efetivação dos conselhos de saúde, vem
28
contribuindo para a formulação, aplicação e regulação das políticas de saúde. Esse
envolvimento social, assim como o direito à saúde, é assegurado pela Lei Orgânica da Saúde
(Leis Federais 8.080/1990 e 8.142/1990).
Utilizando-se das contribuições de Miranda e Ferriani (2001), tem-se que, ao serem
analisados os estudos sobre as crianças, não se pode ignorar o contexto histórico e os
interesses políticos, sociais e econômicos da época. Estas mesmas autoras nos dizem que as
Políticas Públicas para crianças na área da saúde, assim como a política pública de forma
geral, sofreram determinações dos diferentes períodos históricos que o Brasil passou desde
ações higienistas a ações programáticas, em que a família foi convocada a ser co-participante
na promoção da saúde da criança, e em que à assistência somam-se os serviços de saúde com
suas tecnologias diversas.
2.1.1 As políticas de saúde infantil no Brasil
Tem-se registros, conforme Miranda (2001), de políticas nacionais de saúde materno-
infantil, com programas de governo desde 1920, com proteção à maternidade, à infância e
adolescência, podendo ser descritos em três períodos. O primeiro período de 1920-1945,
representada na Seção de Higiene Infantil e Assistência à Infância e a Divisão de Amparo à
Maternidade e à Infância; o segundo de 1940-1970, do Departamento nacional da Criança à
coordenação de proteção Materno-Infantil e o terceiro de 1979-1985, da Coordenação de
Proteção Materno Infantil à Divisão de Saúde Materno-Infantil.
O processo de crescimento e desenvolvimento de crianças e adolescentes vem sendo
objeto de vários estudos, os quais referenciam a influência dos fatores ambientais, contextos
históricos, interesses políticos, sociais e econômicos, quando analisados principalmente em
áreas carentes, cujas condições de nutrição e morbidade são determinantes para os padrões de
crescimento e qualidade de vida (MIRANDA, 2001).
Contextualizando o panorama nacional de atenção à saúde da criança, os princípios
norteadores da atenção integral à saúde da criança expressam o desejo de ações intersetoriais,
acesso universal, acolhimento, responsabilização, assistência integral e resolutiva, equidade,
trabalho em equipe, ações coletivas enfocando a promoção da saúde, participação da família e
avaliação permanente da assistência prestada (BRASIL, 2005).
29
Integram o rol de estratégias nacionais que auxiliam a redução da mortalidade infantil as
ações direcionadas à saúde da mulher; a atenção à gestante e ao recém-nascido; a triagem
neonatal, incluindo a “Primeira Semana Saúde Integral”, quando é realizado o teste do
pezinho; incentivo ao aleitamento materno; incentivo e qualificação do acompanhamento do
crescimento; orientação para uma alimentação saudável e prevenção da obesidade infantil,
assim como da desnutrição e anemias carências; o Programa Nacional de Imunizações;
atenção especial às doenças prevalentes, como diarréia, sífilis e rubéola congênitas, tétano
neonatal, HIV/AIDS, doenças respiratórias e alérgicas; saúde bucal; saúde mental de toda a
família; prevenção de acidentes, maus-tratos e violência; e atenção especial à criança
portadora de deficiência. A figura a seguir, exemplifica as ações e estratégias para atenção
integral à saúde da criança e redução da mortalidade infantil a nível nacional (BRASIL,
2005).
Figura 1 – Atenção integral à saúde da criança e redução da mortalidade infantil
Fonte: BRASIL, 2005.
No panorama estadual, pode-se citar a Seção de Saúde da Criança e do Adolescente
(SSCA), subordinada à Secretaria Estadual de Saúde do Estado do Rio Grande do Sul RS
(SES/RS). A atribuição primeira da Seção da Saúde da Criança e do Adolescente (SSCA) é de
elaborar políticas, visando à redução da morbi-mortalidade da criança e do adolescente.
30
Paralelamente desenvolve ações que levam ao bem-estar bio-psicossocial desta população
(SES/RS).
As ações desenvolvidas são: estímulo ao Aleitamento Materno, estando incluída a
Iniciativa Hospital Amigo da Criança, normatização e apoio técnico aos Bancos de Leite
Humano, divulgação e apoio para implantação do Método Mãe Canguru nas maternidades,
implantação da Iniciativa Unidade Básica da Amamentação Materna e a Coordenação
Estadual da Semana Mundial da Amamentação; coordenação estadual de Política de Triagem
Neonatal ("Teste do Pezinho"); análise e investigação do óbito em menores de um ano no
Estado; participação na Comissão Multi-institucional do Plano Estadual de Enfrentamento à
violência sexual e infanto-juvenil no Rio Grande do Sul; capacitação na técnica de Atenção
Integral às Doenças Prevalentes na Infância/AIDPI; acompanhamento na implantação das
ações do AIDPI: Doença Diarreica, Doenças Respiratórias, Crescimento e Desenvolvimento,
Aleitamento Materno e Vacinação; consultoria técnica para dispensação de medicamentos
especiais e excepcionais para pacientes de zero a 19 anos (SES/RS).
Em meio a esse contexto de atenção à saúde da criança e esforços para a redução da
mortalidade infantil, julgou-se pertinente abordar tópicos sobre a avaliação de políticas e
programas sociais.
2.1.2 Políticas públicas de saúde no Rio Grande do Sul: o programa Viva a criança”
(PVC)
De acordo com a SES, a estratégia “Viva a criança” tem por objetivo principal reduzir
o CMI, através da reorganização dos processos de trabalho, obtida a partir da mudança das
praticas de gestão no nível local, incentivada pelas parcerias entre coordenadorias regionais de
saúde e gestão municipal. O Rio Grande do Sul, mesmo com os mais baixos índices de
mortalidade infantil do Brasil, possui grandes desigualdades regionais na distribuição do risco
de morte, e os indicadores variam. Este aspecto pode ser evidenciado quando comparamos os
municípios de Herval, com 12 mil habitantes e Ametista do Sul, com oito mil habitantes, o
primeiro apresentava em 2006 CMI de 64,22, enquanto o segundo a CMI de 6,49. A
observação a ser realizada é de que proporcionalmente ao número de habitantes o CMI de um
município e outro revela uma significativa desigualdade. Estas comparações também podem
ser feitas em relação a países desenvolvidos e em desenvolvimento.
31
Como pode-se observar a mortalidade infantil ainda se constitui como um dos grandes
problemas de saúde pública no Rio Grande do Sul, visto que mesmo não tendo índices tão
altos em nível de Brasil, o mesmo ainda se concentra acima de 10 mortes por 1000 nascidos
vivos em diferentes regiões. A adoção de Políticas Públicas, como o programa “Viva a
criança”, não garante a redução das taxas de mortalidade infantil, pois ainda enfrenta
dificuldades de adequação de algumas diretrizes que estão direta ou indiretamente
relacionadas com este indicador de saúde.
Para a implantação do programa “Viva a criança”, da Secretaria Estadual da Saúde, o
grupo técnico a partir da análise das investigações de óbitos infantis de 2003 e de dados
disponibilizados pelo NIS (Núcleo de Informações em Saúde), formulou o diagnóstico
situacional do Estado e se apropriou do perfil da mortalidade infantil, identificou as principais
causas de óbitos infantis, bem como áreas de maior incidência de casos. Foi possível formular
e pactuar estratégias em conjunto com a Secretaria de Saúde, Coordenadorias de Saúde e
gestores municipais através de uma sistematização e ampliação de diversas atividades que, até
então, vinham sendo desenvolvidas de forma desarticulada.
Conforme descrito pela Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul, o programa
“Viva a criança” é resultante de um trabalho da Secretaria Estadual de Saúde, gestões
municipais, e conta com o apoio das coordenadorias regionais de saúde para o enfrentamento
da problemática dos óbitos infantis no estado que, em 2003, apresentava coeficiente
significativo de mortes infantis, principalmente no período neonatal precoce, ou seja, próximo
de 60% nas primeiras 48 horas de vida.
Inicialmente o programa foi implantado, em 2003, em 16 dos municípios prioritários,
todos com CMI > 20, pertencentes a diversas regionais de Saúde, sendo que o foco principal
era a redução do óbito infantil tardio. Em fins de 2004, a adesão no RS chegava a 98%,
concluída em agosto do mesmo ano, o que viabilizou a implementação do SISPRENATAL
5
5
É um sistema informatizado disponibilizado pelo DATASUS, a partir do acompanhamento, contendo
informações sobre o pré-natal das gestantes de municípios que aderiram ao programa de Humanização do Parto
e Nascimento.
32
no Estado, eleito pelo Programa “Viva a criança” como uma das melhores ferramentas para a
avaliação e análise do pré-natal.
A proposta inicial do programa estava voltada para a redução da mortalidade infantil
tardia com enfoque na criança em situação de risco, de acordo com critérios tais como:
prematuridade, baixo peso, mãe adolescente, mãe com acima de 35 anos, baixa escolaridade,
mais de três filhos ou perda de filhos, ausência de pré-natal, parto domiciliar, malformação
congênita ou doenças graves, que definiam a obrigatoriedade de notificação para organizar a
referência e contra-referencia para que a atenção básica faça o acompanhamento da criança
suscetível a riscos.
A vigilância do risco, articulada através da busca ativa, das visitas domiciliares, da
ampliação das equipes de Saúde da Família, da priorização da atenção à saúde nos
bolsões de morbi-mortalidade infantil possibilitou a redução do coeficiente de
mortalidade infantil tardia do Estado, de 5,99 em 2002 para 4,3 em 2006. Também
apresentou aspecto relevante à proposta de abertura do terceiro turno de
atendimento, oportunizado nas unidades de saúde, nos meses de inverno, dando
suporte às doenças respiratórias do Inverno Gaúcho. Resultou numa redução de
quase 20% no número de internações hospitalares por doenças respiratórias, tendo
impacto não só no Coeficiente de Mortalidade Infantil como na Taxa de Mortalidade
de Menores de 5 anos. (WALCHER, 2008, p. 05).
A meta do programa “Viva a criança” é a sua concretização como uma política que
conte com adesão de diferentes instituições e setores sociais através de propostas e estratégias
que sejam eficazes na diminuição dos coeficientes de mortalidade infantil dos municípios
considerados prioritários para a assessoria direta do grupo técnico do programa. Através da
reorganização da atenção em saúde e da responsabilidade compartilhada com a gestão
municipal, principalmente com os municípios não prioritários, ou seja, que não estão sendo
atingidos diretamente pelo grupo técnico do programa propondo ações que trazem benefícios
a curto e longo prazo.
No Rio Grande do Sul o monitoramento de todos os óbitos infantis ocorre
semanalmente, sendo viabilizado pelo Sistema de Informações em Saúde, instrumento pelo
qual tomam conhecimento destes óbitos ocorridos no Estado, destacando que este controle
semanal ocorre somente no Rio Grande do Sul, comparado com o número de óbitos ocorridos
nas semanas correspondentes dos anos anteriores.
33
(...) permitindo acompanhar a evolução dos indicadores em tempo oportuno de estar
propondo intervenções, na medida em que a defasagem entre o evento e a
notificação do mesmo é de apenas dez dias, ou seja, recebemos as informações sobre
os nascidos vivos perdidos, o município de residência da criança, o hospital em que
foi oportunizada a assistência e onde ocorreu o óbito, o peso ao nascer e a idade no
momento do mesmo, com registro atualizado de até 10 dias atrás. Esta notificação
vem sendo aprimorada por inúmeras capacitações para a qualificação dos registros
realizados nas declarações de nascido vivo e de óbito, assim como nos prontuários e
outros instrumentos (SECRETARIA ESTADUAL DA SAÚDE, 2008, p. 2).
Esta ferramenta de investigação de óbitos proporciona ao grupo técnico a elaboração
de estratégias fundamentais para a implementação do programa. Outro incremento importante
ao programa foi a criação do Comitê Estadual de Mortalidade Infantil, oficialmente
implantado por Decreto do Governador em 2003, agregando diversas instituições parceiras,
entre elas a Sociedade de Pediatria do Rio Grande do Sul. Desde então são realizadas reuniões
mensais para a discussão da estratégia adotada e as informações subsidiam novas estratégias
para o programa. Somando-se a estratégia para o enfrentamento da problemática da
mortalidade infantil, elencamos o Pacto Nacional de Redução da Mortalidade Materna e
Neonatal em todo o território nacional, instituído pelo Presidente da República, (PACTO
NACIONAL PELA REDUÇÃO DA MORTIDADE MATERNA E NEONATAL-MS, 2004)
com propostas apresentadas pelo Ministério da Saúde para adoção do Pacto, a partir de
implantação de políticas com envolvimento de diferentes atores sociais para a reversão do
quadro atual.
A Construção do Pacto deu-se com a articulação com Gestores, Sociedades
Científicas, Conselhos Profissionais, Centrais Sindicais, Entidades de Classe e Movimentos
Sociais, entre outras instituições e organizações envolvidos com a questão, somando-se
recursos, inclusive financeiros para apoiar a proposição e a execução dos Planos Municipais
de Redução da Mortalidade Materna e Neonatal. Executando várias ações para melhorias na
qualificação de atenção destas em todo os seguimentos, buscando a qualificação da atenção
obstétrica e neonatal, mobilizados em torno da melhoria da qualidade de vida de mulheres e
crianças, visando à redução da mortalidade, contando com diferentes esferas de governo, e
que não podem prescindir da atuação da sociedade civil.
Dentre a proposta do pacto tem-se a estruturação da Comissão Nacional de
Mortalidade, estudos de mortalidade materna, avaliação da atuação do ministério realizada
pela equipe da área técnica de saúde da mulher, violação de direitos, discussão nas instâncias
34
de direção das SES, seminário nacional para definição das ações estratégicas, com a
participação de diferentes atores, entre outras ações.
Somando-se às ações do Ministério da Saúde para a redução da mortalidade infantil e
na organização dos cuidados infantis, cita-se a Agenda de Compromissos para a Saúde
Integral da Criança e Redução da Mortalidade Infantil, elaborada em 2004, concentrado
esforço na organização da assistência à população infantil, com as principais diretrizes que
devem ser seguidas no desenvolvimento de políticas de atenção à criança, sendo mais uma
ferramenta para ajudar os gestores estaduais e municipais no processo de reorganização da
rede de assistência à infância nos seus vários níveis, que contemple desde o primeiro
atendimento, nas unidades básicas de saúde, até a atenção especializada dos casos mais
graves, que exigem internação nas unidades de média e alta complexidade. A promoção e
recuperação da saúde infantil já são prioridades assumidas, reforçando o compromisso com
estados e municípios num pacto em prol da redução da mortalidade infantil e pela garantia de
uma rede de assistência pública integral, qualificada e humanizada em benefício da criança
brasileira.
Como se havia descrito anteriormente, foram dados os primeiros passos para o
enfrentamento da problemática da mortalidade infantil no Estado e no movimento de
organização e qualificação da Assistência Perinatal e Neonatal, originando o Programa “Viva
a criança”, ligado à Seção da Saúde da Criança e do Adolescente do Departamento de Ações
de Saúde da Secretaria Estadual da Saúde SSCA/DAS/SES/RS; reorganizando as ações da
atenção com objetivo de reduzir o coeficiente de mortalidade infantil em 35%, ao longo dos
quatro anos da gestão 2003/2006, sendo estruturado em sete diretrizes estratégicas nestes
períodos: qualificação do pré-natal; regionalização da assistência perinatal; expansão do
Programa Saúde da Família; incentivo ao aleitamento materno; vigilância epidemiológica (e
investigação) do óbito infantil; rede de proteção às crianças de risco e capacitação em
serviços. Considerado um dos programas prioritários do governo do Estado, buscando
patamares de coeficiente de mortalidade infantil - CMI menores que 10 por 1000 nascidos
vivos.
A diretriz implementada foi estruturada em 2003, constituindo-se de uma rede de
proteção à criança de risco em alguns municípios prioritários, os quais são apresentados no
quadro a seguir.
35
COORDENADORIAS
MUNICÍPIOS
CMI
2ª CRS
Parobé -
27,03
3ª CRS
Rio Grande
22,6
São José do Norte
45,6
São Lourenço do Sul
24,3
6ª CRS
Passo Fundo
21,69
7ª CRS
Dom Pedrito
23,77
9ª CRS
Cruz Alta
20,71
10ª CRS
Quarai
23,81
Santana do Livramento
27,10
São Gabriel
35,14
Uruguaiana
30,29
12ª CRS
Santo Ângelo
20,96
13ª CRS
Rio Pardo
29,02
Santa Cruz
21,74
15ª CRS
Redentora
58,82
18ª CRS
Tramandaí
21,01
Quadro 3 – Os 16 primeiros municípios prioritários do programa Viva criança em 2003
Fonte: Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul – SSCA/DAS/SES/RS.
A partir de janeiro 2004, a implantação do plano operacional estendeu-se aos 38
municípios restantes dos 54 municípios elencados como prioritários, envolvendo maior
número de instituições entre estas as Secretaria Estadual de Saúde, Coordenadorias Regionais
de Saúde, prefeituras municipais, representantes da Comissão de Saúde da Câmara Municipal
de Vereadores, Secretário Municipal de Saúde, Diretor da Instituição hospitalar, Chefes de
serviço pediátrico e obstétrico, Presidente do Conselho Municipal de Saúde, Promotor da
Infância e da Juventude, Pastoral da Criança, clubes de serviço e outras instituições parceiras.
O segundo momento da implantação deste programa estava focado na redução da
mortalidade neonatal, somando-se à proposta inicial que era para a criança de risco (citada
anteriormente). Então houve um incremento a partir da utilização dos sistemas de informação
disponíveis, trabalhando a gestão da atenção a saúde a partir dos processos de trabalho. As
ações desenvolvidas voltaram-se para o objetivo de informar e subsidiar os gestores
municipais para o efetivo posicionamento frente à problemática encontrada. O foco desta fase
foi à qualificação da assistência pré-natal.
36
Desta forma, a partir de 2005, a qualificação do pré-natal é priorizada como diretriz
estratégica a desenvolver, várias capacitações são realizadas e surge a necessidade
de monitorar as ações realizadas. O Programa de Humanização no Pré-Natal e
Nascimento - PHPN, do Ministério da Saúde, organiza o protocolo de atenção à
gestante no país, disponibilizando o SISPRENATAL, um sistema informatizado
para fins de monitoramento e avaliação dos processos, utilizado como ferramenta de
gestão da atenção pré-natal. Na época, o Rio Grande do Sul apresentava cerca de
20% de adesão ao programa, sendo desencadeado um esforço no sentido da
ampliação desta cobertura para 100% dos municípios, para obtenção de subsídios
fiéis de avaliação das práticas e dos serviços de saúde (SECRETARIA ESTADUAL
DA SAÚDE, 2009).
Esta avaliação referente à qualidade da assistência pré-natal como um dos fatores que
entrava a redução da mortalidade infantil também resultou na reorganização das redes de
referência hospitalares para a gestação de risco e de cuidados intensivos neonatais. Esta rede
conta com 29 hospitais de referência regional, com 330 leitos de cuidados intensivos
neonatais. Em relação a oferta destes leitos agrega-se outro problema referente a distribuição,
pois a maioria concentra-se na região metropolitana. Como fatores potencializadores desta
ação estão os futuros investimentos na regionalização da assistência, aspecto considerado
importante para a redução do CMI. Pois esta ação de reorganização de referencia já reduziu o
CMI precoce de 7,18 em 2004 para 6,4 em 2006, e do CMI tardia de 2,87 em 2004 para 2,4
em 2006 (núcleo de informações em saúde Secretaria estadual de Saúde do RS).
Os desafios que compuseram o terceiro momento do programa de redução do CMI foi
o enfretamento da mortalidade neonatal, em especial, a precoce relacionada a prematuridade,
hipóxia e malformações congênitas, vinculadas à qualidade da assistência oferecida a gestante
no pré-natal, parto e nascimento que indica uma solidificação das articulações com as
instituições hospitalares. Os comitês de Analise de Óbito assumem importante papel na
definição de ações para a redução dos mesmos.
Nesta etapa, em 2007, uma das estratégias adotadas foi o compartilhamento das
responsabilidade entre os gestores municipais e estaduais através do envolvimento das áreas
de Saúde da Mulher, Estratégia de Saúde da Família, Núcleo de Informações em Saúde,
Primeira Infância Melhor, Assistência Ambulatorial e Hospitalar e Vigilância em Saúde:
37
A parceria do estado com os municípios visando à aproximação das práticas de
assistência com a gestão desta assistência, respeitando as realidades locais e
utilizando/reutilizando instrumentos de informação disponíveis, evidenciou uma
experiência exitosa na redução da mortalidade infantil, recuando cerca de 4 dígitos
no coeficiente de mortalidade infantil estadual. Agora é chegado o momento de
novas intervenções, de maior investimento na qualidade da assistência oportunizada
à gestante, em especial por ocasião do parto. (SECRETARIA ESTADUAL DE
SAÚDE, 2009, p. 9).
Os resultados obtidos em 2007 de acordo com a SES, a partir da implantação destas
três etapas do programa “Viva a criança”, respeitando as realidades locais, apontaram a
redução de cerca de quatro dígitos no CMI, indicando que era o momento de investir em
novas ações principalmente no que se refere a qualidade da assistência à gestante. Estes
indicativos resultaram, no ano de 2008, em investimentos e capacitações para a qualificação
da atenção pré-natal na atenção básica para a identificação de situações de gestação de risco,
além da implantação da regulação dos leitos em UTI neonatal e da 1ª casa da Gestante do RS
em Canoas com o objetivo de garantir a atenção secundária à gestante.
O programa “Viva a criança” caracteriza-se por tratar-se de uma ação que está em
permanente construção, pois suas atividades são planejadas e desenvolvidas a partir de
reconfiguração dos dados/índices de mortalidade infantil, ou seja, a cada redução destes
índices novas estratégias são estabelecidas e originam novas propostas de intervenção. De
acordo com o depoimento
6
da chefe da seção da saúde da criança e do adolescente, a pediatra
Eleanora Walcher, os desafios futuros deste programa são o segmento da criança com risco de
adoecer e morrer, segmento da gestante com risco social, qualificação da atenção pré-natal,
qualificação da assistência ao parto hospitalar, implantação e reorganização das referências
para a assistência à gestante de alto risco, qualificação da assistência em UTI neonatal,
segmento do prematuro egresso da UTI neonatal, qualificação da rede de atenção básica.
Especificamente, segundo entrevista não-estruturada feita com a pediatra Eleonora
Gehlen Walcher, Chefe da Seção da Saúde da Criança e do Adolescente do Departamento de
Ações em Saúde / Secretaria Estadual de Saúde / Governo Estadual, Gerente do Programa
“Viva a criança”, a inserção dos municípios ocorreu segundo os critérios elencados acima,
sendo que quando um município recebe atenção direta do grupo técnico da SES-RS ele se
6
Via entrevista não estruturada.
38
chama prioritário e os demais não prioritários, sendo que não quer dizer que esses últimos não
recebam atenção das coordenadorias para o controle e redução de CMI.
Conforme a mesma, as estratégias vão sendo adaptadas a partir das avaliações e do
monitoramento semanal do óbitos, comparando-os com aqueles das mesmas semanas
epidemiológicas dos anos anteriores, o que permite avaliar a tendência de cada um, sem perda
do momento oportuno de intervenção nas falhas de atenção à saúde. Cabe aqui ressaltar que,
em abril de 2004, para dar suporte à estratégia, foi implantado o Comitê Estadual de
Mortalidade, envolvendo a sociedade civil e instituições parceiras. Neste sentido são
premiados pelo governo com incentivos financeiros, individualmente e por região, os
municípios que alcançam os menores índices do coeficiente de mortalidade infantil (CMI)
buscando envolver as gestões municipais na redução de óbitos através de um prêmio de
R$1.000.000,00, intitulado “prêmio Viva a criança”, para os municípios e regionais que
apresentarem melhor desempenho, conforme critérios publicados em portaria da CIB/RS (em
anexo). Dando incremento somam-se outros incentivos do Ministério da Saúde como o
programa de Humanização no Pré-natal e Nascimento, cujo o município recebe R$ 10,00 do
Fundo Municipal de Saúde pela adesão precoce da gestante ao pré-natal, R$ 40,00 no Fundo
Municipal de Saúde pela conclusão da assistência pré-natal e R$ 40,00 repassados ao hospital
responsável pela realização do parto.
Entre os critérios estabelecidos pela Secretaria da Saúde e aprovados através de
resolução na Comissão Intergestora Bipartite do RS para concorrer como incentivo à
redução da mortalidade infantil, estão o maior percentual de gestantes cadastradas
no pré-natal com menos de 120 dias e das que tiverem concluído o pré-natal; o
maior percentual de gestantes com sete ou mais consultas de pré-natal; adesão ao
Programa Saúde da Família (PSF); adesão ao programa Primeira Infância Melhor
(PIM); investigação do maior percentual de óbitos infantis ocorridos no ano; o
menor percentual de gestantes menores de 20 anos no ano. Para a premiação
regional, a Secretaria avalia a região que apresentar a maior cobertura populacional
pelo PSF, o maior percentual de adesão ao PIM e o maior percentual de óbitos
infantis investigados. (BOEIRA, 2009,p1).
Além dos critérios descritos os municípios também são classificados pelo registro do
número de nascidos vivos durante o ano, ou seja, estes são classificados com os seguintes
indicativos entre 100 e 249 nascidos vivos, de 250 a 499 nascidos vivos e 500 ou mais
nascidos vivos. Estes dados são analisados pelo Núcleo de Informações em Saúde (NIS),
vinculado ao Departamento de Ações em Saúde da Secretaria Estadual da Saúde. E esta
analise compõe os critérios para premiação de recursos financeiros para estes municípios que
se destacaram na redução ou manutenção de baixos índices de mortalidade infantil.
39
Outro aspecto relevante refere-se aos critérios sociais tais como evasão escolar e a
mortalidade infantil que podem gerar uma queda significativa no retorno do ICMS,
principalmente em pequenos municípios onde uma morte pode levar a uma queda abrupta e
significar um perda em torno de 30%. Ou seja, há uma alta variação dos índices de acordo
com a população, sendo que o impacto é maior nos municípios de pequeno porte, gerando
altas variações nos valores recebidos.
Para Monastério (2004), pode-se considerar de um lado uma forma dos municípios
serem pressionados para buscarem alternativas para a redução dos óbitos infantis e de outro
sugere-se que os critérios atuais de repasse do ICMS tendem a agravar os problemas regionais
do Estado em que regiões mais pobres com o retorno do ICMS baixos, não terão recursos para
investimentos nas questões que, com certeza, são indicadores de aumento da mortalidade
infantil.
Nosso Estado é o único no país que tem um Decreto do Governo Britto, vigente, que
vincula alguns indicadores a exemplo do coeficiente de mortalidade infantil por
causas evitáveis e do percentual de evasão escolar, com rateio de ICMS. Realmente
os municípios perdem recursos financeiros
7
.
Considerando as questões discutidas no capitulo anterior sobre o programa “ Viva a
criança” e ponderando que as ações dos programas devem ser constantemente monitoradas
quanto a sua efetividade, torna-se importante abordar a avaliação de impacto de programas
sociais discutidos a seguir. Tais discussões fundamentam a importância cientifica da avaliação
de programas como significativa ferramenta para os processos avaliativos
7
Fragmento da entrevista com a coordenadora da estratégia “viva a criança”, Eleonora Gehlen Walcher, Chefe
da Seção da Saúde da Criança e do Adolescente-Departamento de Ações em Saúde Secretaria Estadual da
Saúde/RS.
3 AVALIAÇÃO DE POLÍTICAS E PROGRAMAS SOCIAIS
A avaliação de impacto de programas sociais
8
já consolidados em outros países tem
recebido pouca atenção de estudiosos no Brasil, havendo uma escassez de textos em língua
portuguesa sobre o tema, ocorrendo falta de consenso, tanto em aspectos conceituais como em
aspectos metodológicos (CANO, 2002).
A avaliação de impacto de programas sociais baseia-se no uso do método científico,
consiste em uma pesquisa avaliativa e tem como objeto de estudo programas sociais
implementados por órgão governamentais e não-governamentais. Essa avaliação surgiu
inicialmente no campo da Educação, mediante uma nova concepção de avaliação,
posteriormente a avaliação de programas sociais desenvolveu-se como disciplina e como
profissão, inclusive com a criação de associações profissionais de avaliadores, pois a
avaliação de programas sociais realizados pelos avaliadores até então eram concebidas de
forma diversas (CANO, 2002).
No entanto, esse campo consiste um importante instrumento estratégico que
proporciona informações substantivas sobre as mudanças provocadas no cenário social.
Considerando a dificuldade e necessidade de se avaliar programas, tem-se o intuito principal
de conhecer o impacto de sua intervenção, e a importância da ampliação do estudo e da
prática da avaliação no caso deste estudo, programas de saúde, como no caso do Programa
“Viva a criança” e qual o efeito desse estudo.
A avaliação busca a compreensão das efetivas modificações sofridas com as
intervenções propostas pelo programa no panorama social, através da avaliação de suas ações
e do impacto decorrente, quanto a informações referentes às mudanças provocadas pela
intervenção, ou seja, informações quanto à sua efetividade e seu impacto.
Embora na literatura não haja um consenso do que seja avaliação, na concepção de
diferentes autores está presente que implica sempre num julgamento sobre o valor e o mérito
41
do que está sendo avaliado (CANO; COHEN; FRANCO, 2002). O julgamento, por sua vez, é
o que vai diferenciar, de fato, a pesquisa avaliativa de qualquer outro tipo de pesquisa.
A autora deste estudo compartilha da afirmação de Carvalho (2001) quando diz que
“diante da avaliação é preciso uma concepção totalizante da mesma, buscando apreender a
ação desde a sua formulação, implementação, execução, resultados e impactos”, salientando-
se ainda que a avaliação para atingir essa “concepção totalizante” precisa capturar a
“multidimensionalidade” sinalizada pelas especificidades do quadro social, cujo contexto na
sua diversidade de dimensões deve ser analisado, pois em uma determinada intervenção o
desenvolvimento e as mudanças ocasionadas não são produtos isolados.
Conforme Cavalcanti (2006), a avaliação de um modo geral, é definida como
instrumento imprescindível para o conhecimento da viabilidade e/ou eficácia de programas e
projetos, para o redirecionamento de seus objetivos, quando necessário, ou para a
reformulação de suas propostas e atividades. Nesse sentido, a avaliação mostra-se um
importante instrumento de gestão, pois fornece informações e subsídios para a tomada de
decisão dos gestores, formuladores e implementadores do programa, possibilitando conhecer
o que está acontecendo e atuar de forma a realizar ajustes necessários, economizando-se
tempo e recursos, elevando a credibilidade das ações públicas.
A avaliação, para Aguilar e Ander-Egg (1994), configura uma pesquisa social
aplicada, sistemática, planejada e conduzida, identificando e proporcionando de maneira
válida e confiável, dados e elementos suficientes e relevantes para sustentar um juízo sobre a
importância de diferentes componentes de um programa (tanto na fase de diagnóstico,
programação e execução) ou de outras atividades específicas. Para os autores, a avaliação tem
como finalidade produzir efeitos e resultados concretos, evidenciando a extensão e o grau em
que se deram estas conquistas, possibilitando e servindo de base ou mesmo para a tomada de
decisões e rumos de ação, ou ainda na solução de problemas, buscando promover o
conhecimento e a compreensão dos fatores associados ao êxito ou fracasso de seus resultados.
8
Programas sociais são “intervenções sistemáticas, planejadas com o objetivo de atingir uma mudança na
realidade social” (CANO, 2002).
42
Para Belloni, Magalhães e Sousa (2001), a prática do processo sistemático de
avaliação de uma determinada atividade ou coisas permite compreender tais dimensões e/ou
implicações contribuindo de forma a estimular o seu constante aperfeiçoamento e para uma
eventual tomada de decisão de forma a atingir os seus objetivos ora propostos.
No pensamento de Arretche (2001) uma instituição independente é que deve realizar a
avaliação do programa e não a gestora; considerando que há maiores condições e incentivos
para montar instrumentos adequados com base em critérios explícitos e objetivos definidos,
para responder à questão da relação entre as políticas, seus processos e resultados. No entanto,
para Belloni, Magalhães e Sousa (2001) parece ser a forma mais apropriada uma combinação,
ou seja, uma estratégia de desenvolver sobre uma avaliação interna uma avaliação externa e
independente, incorporando os achados deste processo
9
.
Para Cano (2002) a avaliação externa, tal como o pude realizar com este estudo, terá
melhores condições devido a sua isenção e distanciamento em relação aos costumes e normas
da instituição e com maior visibilidade para as críticas. Por outro lado, diz o autor que uma
equipe interna poderá ter uma visibilidade melhor por já conhecer o programa e ter melhores
condições para sugestões. Diferentes autores agrupam os “tipos” de avaliação, considerando
óticas e critérios distintos, podendo ser feita centrada nos objetivos da mesma desde os mais
simples ao mais complexo.
A avaliação notadamente corresponde a um processo dinâmico, interativo, envolvendo
diferentes interesses, diferentes atores, sendo importante a pactuação e a busca de consenso no
decorrer do processo avaliativo, implicando a necessidade de negociação, e isto também se aplica
a PVC. Cabe ressaltar que o lugar onde foram traçados os caminhos investigativos desta pesquisa
se concentraram na avaliação do impacto desta política, outros aspectos não compuseram a
analise, sendo que a posição que se define para entender os dados permite entender as produções a
cerca dos resultados deste programa num cenário amplo da saúde da criança no estado. Instigando
uma leitura minuciosa em relação a implementação, avaliação; porém, as reflexões apresentadas
se concentraram especificamente nos resultados obtidos, como referência da análise. Buscando
9
Segundo Cano (2002) avaliação interna é realizada pela equipe que pertence ao programa e avaliação externa é
realizada por consultores ou instituições que não fazem parte do mesmo.
43
compreender tais discussões, no próximo capitulo aborda-se o cenário de avaliação de
políticas públicas e seus aspectos metodológicos.
3.1 O cenário da avaliação de políticas públicas
Reis (2003) faz algumas reflexões sobre “políticas públicas”, lembrando sobre
questões centrais a serem discutidas tais como a relevância prática das “políticas públicas”
indispensável às ciências sociais, seja analisando a viabilidade, a formulação, a
implementação ou os resultados das policies. Enfim, há uma série de questões que os
especialistas de maneira mais evidente devem considerar, podendo através de suas análises
encontrarem situações concretas, examinando tecnicamente problemas empíricos específicos
e que podem servir para legitimar ou deslegitimar as escolhas políticas. A autora ainda reforça
o argumento ao afirmar que “o cientista social” que se dedica à política pública precisa ter
clareza tanto em relação à perspectiva teórica do seu trabalho, quanto em relação às
discussões geradas a partir de perspectivas desafiadoras e muitas vezes com novas realidades
e todo o processo de mudança que permeiam a sociedade atual. “Nesse sentido, qualquer que
seja o ângulo da política pública contemplado por um pesquisador, as questões morais,
teóricas e técnicas encontra-se bastante interligadas”. (REIS, 2003, p 2)
Arretche (2003) argumenta que ainda há muitas lacunas que precisam ser superadas,
sendo necessária uma compreensão mais abrangente sobre políticas desenvolvidas na esfera
estadual, pois ainda sabemos muito pouco sobre questões cruciais nesta esfera: “Não sabemos
ainda, por exemplo, por que existem diferenças tão marcantes nas políticas formuladas e/ou
implementadas pelos governos estaduais. Este é um tema de pesquisa importante no Brasil,
[...] (ARRETCHE, 2003, p. 5)”.
Vários pesquisadores apontam a importância da avaliação das políticas públicas no
Brasil, observando-se especialmente a proliferação de pesquisas, denominadas de avaliação,
podendo ser útil para medir a eficácia da gestão pública e decisiva também para o processo de
aprendizagem institucional contribuindo para a busca e obtenção de ganhos das ações
governamentais em termos de satisfação dos usuários e de legitimidade social e política. Por
varias razões, ressalta-se a importância dos processos de avaliação para a reforma das
políticas públicas, modernização e democratização da gestão pública.
44
Arretche (2003) também descreve em suas pesquisa o crescente interesse por essa
temática, relacionada a mudanças da sociedade brasileira e o intenso processo de inovação e
experimentação em programas governamentais, resultado em grande parte da competição
eleitoral, da autonomia dos governos locais, bem como dos programas de reforma do Estado,
assim como as oportunidades abertas à participação nas mais diversas políticas setoriais,
proporcionando uma maior participação popular nas escolhas das políticas públicas.
Cruz (2006) contextualiza em sua pesquisa uma sinopse histórica na busca de
literatura sobre avaliação em saúde. Na década de 50, do século XX, dentro de um movimento
que ganhou força no âmbito do setor público, o autor relata que os programas sociais norte-
americanos começaram a ser desenvolvidos e implementados em grande escala, quando a
avaliação em saúde passou a ser reconhecida como elemento de investigação científica, o
mesmo relata serem estes fatores que favoreceram a ampliação da avaliação destes programas.
Diz o autor que estes investimentos foram desencadeados pelo aumento dos gastos dos
governos com os programas sociais de “guerra à pobreza” e as iniciativas da “grande
sociedade”, que cresceram no pós-guerra.
Investimentos tanto teóricos quanto práticos foram feitos na área da avaliação, sendo
esta, importante ferramenta para a gestão de projetos, programas e políticas.
Contudo, tais investimentos implicaram no advento de um amplo espectro de
concepções sobre avaliação, em particular, na avaliação de programas. A
diversidade e amplitude dessas concepções foram geradoras de uma polissemia
conceitual e metodológica, tornando “obrigatório”, ao gestor e/ou ao pesquisador,
uma explicação das suas opções. (CRUZ, 2006, p. 7).
Conforme Felisberto (2006), diversa iniciativa de forma progressiva no Brasil, voltada
à avaliação em saúde vem recebendo destaque, desde trabalhos acadêmicos voltados à
avaliação de serviços de saúde, bem como pelo Ministério da Saúde com vista a avaliar
programas seja para subsidiá-los ou disseminar seus resultados. Nos últimos anos avanços
significativos na área da Saúde Pública vem se delineando, através de uma política de
institucionalização da avaliação da atenção básica a partir do Departamento de Atenção
Básica da Secretaria de Atenção à Saúde do Ministério da Saúde com o objetivo de incorporar
no cotidiano dos profissionais e gestores os processos avaliativos.
Iniciativas trazidas com base nas experiências de programas e políticas públicas de
outros países contribuíram e continuam contribuindo para a discussão e reflexão sobre
caminhos que pudessem ser adaptados ou evitados para uma política de avaliação no setor de
45
saúde do Brasil. Felisberto (2006) faz comentários evocando referências em outros autores em
relação à avaliação e suas contribuições para a formulação e implantação de políticas de
avaliação, de institucionalizá-la, mas que também deve contemplar a participação de
avaliadores externos.
A literatura aponta que, na área da saúde, uma das principais contribuições no
campo da avaliação é a de Donabedian (2003), que propõe a avaliação da qualidade
da atenção médica, por meio de um modelo que sistematiza os atributos de
qualidade, como: eficácia, eficiência, efetividade, otimização, aceitabilidade,
legitimidade. A matriz de avaliação estruturada pelo autor, pautada numa concepção
sistêmica, baseia-se na construção de indicadores epidemiológicos e operacionais de
estrutura, processo e resultado, tomados como norteadores da avaliação de serviço,
sistema ou programa (CRUZ, 2006, p 10).
Para Cruz (2006) não é um trabalho simples a construção de uma tipologia, ou mesmo,
a identificação de abordagens em avaliação. Geralmente critérios pouco sistêmicos são
identificados e classificados, visto que estes, para defini-las e nominá-las, combinam tanto
aspectos metodológicos como de usos, objeto ou atores envolvidos.
Todos esses autores fundamentam a importância científica que atrela a discussão da
avaliação e a necessidade de medidas de desempenho, bem como o monitoramento de
indicadores dentro as metas do cumprimento dos objetivos propostos de determinada política
ou programa. A partir dessas perspectivas, os aspectos técnicos da avaliação serão enfocados
a seguir.
3.2 Aspectos técnicos da avaliação de impacto de políticas e programas sociais
O processo de delineamento da avaliação de impacto, segundo Cano (2002), consiste no
momento mais peculiar da pesquisa, sendo uma ferramenta estratégica importante, geradora
de informações substantivas, que pode incrementar a atuação de seus programas sociais,
melhorando a qualidade da intervenção e, principalmente, do impacto por ela produzido.
Conforme Ramos (2008), deve-se ter clara que a condição para a avaliação deve estar
presente desde o processo de formulação da referida política/programa, quando se pensa em
avaliar esta política ou um determinado programa social específico. É necessário ter
informações sobre as condições dos grupos, tais como as regiões instituições, ou qualquer
46
outra singularidade que sirva de análise, antes da política/programa ter sido implantado. Sem
essas informações torna-se praticamente inviável vislumbrar qualquer tipo de avaliação.
Assim, toma-se como um dos pré-requisitos para a possibilidade de se avaliar alguma
política ou programa social a condição de se acessar informações referentes ao resultado que
se está buscando com as referidas políticas, antes de as mesmas terem sido implementadas e,
após sua realização, um completo diagnóstico do seu funcionamento. Estes dois momentos no
tempo (o antes e o depois) são essenciais, para observar-se sua eficácia, pois sem eles não
identifica-se possíveis mudanças que possam ter ocorrido em função do programa que está
sendo analisado.
Especificamente, quando se está tentando verificar o impacto de uma
política/programa social – neste caso, o Programa “Viva a criança” – está-se lidando com
relações de causa e efeito. O que se querer é poder identificar o impacto deste
programa/política em alguma dimensão da vida econômica, social ou política de uma
determinada sociedade (resultados esperados) – no caso nos índices de Mortalidade Infantil
do Estado do RS. Sendo assim, a lógica por trás das pesquisas de avaliação está inserida na
lógica dos experimentos.
Outro pré-requisito crucial em desenhos de avaliação diz respeito à necessidade de um
grupo comparativo. Isto é, a necessidade de pelo menos dois grupos: o que recebe o
tratamento (grupo experimental ou, nesse caso, que foi atingido pela política/programa social)
e grupo de controle (aquele que não recebe ou no caso não foi atingido pela política/programa
social).
A justificativa para a necessidade de dois grupos diz respeito ao fato de que quando
esta-se tentando verificar o impacto de uma política/programa social, esta-se lidando com
relações de causa e efeito. O que se quer é poder identificar o impacto daquele
programa/política em alguma dimensão da vida econômica, social ou política (resultados
esperados). Ao ser analisado somente o grupo de tratamento (nesse caso os atingidos pelo
PVC), antes e depois, tem-se muita dificuldade de separar o impacto daquele
programa/política do efeito de outros aspectos que interferem no resultado que está sendo
investigado. Especificamente deve-se isolar, controlar, tudo aquilo que poderia afetar o
47
resultado, mas que não diz respeito ao tratamento que se está querendo avaliar. Assim sendo,
o grupo controle é essencial nas pesquisas sobre causas e efeitos (nesse caso, impacto).
Há inúmeras limitações impostas e, devido a essas condições, esses grupos devem ser
os mais similares possíveis e como o procedimento não é aleatório, busca-se estabelecer uma
dimensão relevante para a pesquisa. Nos desenhos de pesquisa em que os grupos não são
equivalentes, busca-se o grupo de controle mais parecido com o grupo experimental como
forma de melhor controlar (CANO, 2002).
A explicação metodológica é que não pode trabalhar somente com o grupo tratado, o
que recebeu determinada política ou intervenção, pois existem muitas dificuldades de
identificar outras interferências como algumas variáveis, que poderão afetar no resultado que
se está investigando, sendo importante identificar se uma determinada mudança pode ser
considerada como impacto de certa intervenção.
4 A MORTALIDADE INFANTIL ENQUANTO INDICADOR DE
DESENVOLVIMENTO REGIONAL
Para a análise da situação de saúde de uma dada comunidade, um elemento precioso é
o conhecimento dos níveis de mortalidade infantil, contribuindo para a vigilância
epidemiológica dos agravos à saúde e auxiliando na avaliação de programas. Também orienta
na identificação de grupos populacionais mais expostos ao risco de adoecer e morrer.
A população brasileira enfrenta, atualmente, o problema da elevada mortalidade
infantil, indicada por taxas altas e com grandes discrepâncias regionais, uma distribuição
desigual no território brasileiro, com risco e probabilidade de falecer no primeiro ano de vida,
mesmo em localidades onde o Coeficiente de Mortalidade Infantil (CMI) já atingiu valores
abaixo de 20% de nascidos vivos. Isso pode ser verificado quando observadas as causas
básicas dos óbitos ocorridos no período neonatal e pós-neonatal.
4.1 Coeficiente de mortalidade infantil
Também conhecido como Coeficiente de Mortalidade Infantil, a taxa de mortalidade
infantil é um dos indicadores de saúde mais utilizados para verificar os níveis de saúde, de
desenvolvimento socioeconômico e de condições de vida de uma população. Quanto mais
baixo o índice, melhor é a condição de saúde da comunidade. A Mortalidade Infantil alta
permite aos profissionais de saúde ter uma visão global da situação de assistência à saúde de
uma região, indicando grande incidência de doenças infecciosas e desnutrição, além de
precária assistência ao pré-natal e ao parto (PEREIRA, 1995).
Segundo Rouquayrol (1994), a Mortalidade Infantil é observada em menores de 1
(um) ano de idade e mede-se através do Coeficiente de Mortalidade Infantil (CMI). Esse é
calculado dividindo-se o número de óbitos de crianças menores de 1 (um) ano pelos nascidos
vivos naquele ano, em uma determinada área, e multiplicando-se por 1.000 o valor
encontrado.
49
Desta forma, ela é calculada pela seguinte fórmula:
1000
ano o durante área nessa vivosnascidos de total
ano o durante área certa em ano, 1 de menores de óbitos de nº
CMI
Conforme Soares, Andrade e Campos (2001), a taxa de mortalidade infantil ainda
pode ser dividida em:
a) Mortalidade Infantil Neonatal: Nas primeiras semanas de vida as causas mais
frequentes de morte são aquelas não dependentes do meio ambiente, mas ligadas a problemas
maternos como os gerados no período gestacional ou durante o parto e também problemas de
desenvolvimento fetal tais como as mal-formações congênitas (genética), como percebe-se
que essas mortes estão relacionados principalmente às condições de gestação, do parto e da
própria integridade física da criança e também à efetividade ou não dos serviços de saúde. O
coeficiente de mortalidade neonatal leva em conta os óbitos de 0 a 27 dias em relação ao total
de nascidos vivos. Ainda pode ser seccionado em Coeficiente de Mortalidade Neonatal
Precoce (0 a 6 dias inclusive) e Coeficiente de Mortalidade Neonatal Tardia (de 7 a 27 dias);
Coeficiente de Mortalidade Neonatal é calculado deste modo:
1000
ano o durante área nessa vivosnascidos de total
ano o durante área certa em dias, 28 de menores de óbitos de nº
CMN
b) Mortalidade Infantil Tardia ou pós-neonatal: Está ligada a fatores ambientais como
doenças infecciosas, parasitárias e desnutrição. Compreende os óbitos ocorridos no período
que vai após o 28º dia de vida até 364 dias ou 12º mês, em relação ao total de nascidos vivos,
antes, portanto, de a criança completar 1 (um) ano de idade. Um dos objetivos da subdivisão
em Neonatal e Infância Tardia é o de permitir a avaliação do impacto das medidas adotadas
no controle da Mortalidade Infantil. Como percebe-se nos coeficientes de mortalidade pós-
neonatal ou infantil tardia, estas mortes estão mais associadas à condição socioeconômica,
meio ambiente, com predomínio das causas infecciosas.
50
Coeficiente de Mortalidade Infantil Tardia é calculado deste modo:
CMIT = n
o
de óbitos de crianças de 28 dias a 364 dias, em certa área durante o ano x 1000
Total de nascidos vivos nessa área durante o ano
Conforme o Ministério da Saúde (2004), as altas taxas de mortalidade infantil nas
populações, como é o caso do Brasil, sua redução pode se apresentar em duas fases: uma
acelerada, que corresponde expressivamente ao resultado de medidas simples que afetam
causas de mortalidade facilmente evitáveis como a desidratação ou algumas doenças infecto-
parasitárias, como princípio é possível obter reduções expressivas nos indicadores de
mortalidade sem afetar muito os indicadores de morbidade e outra mais lenta, na qual
predomine o combate às causas de mortalidade mais difíceis de evitar. Nesses casos a
diminuição da mortalidade neonatal depende da oferta de serviços de pré-natal e de
assistência ao parto e puerpério; essas reduções necessariamente são acompanhadas de
melhorias generalizadas nas condições de saúde das gestantes e crianças.
Ao ser analidado o Coeficiente de Mortalidade Infantil e observada a ocorrência de
mortes numa sequência de tempo, como, por exemplo, ao longo de meses ou anos, a partir da
implantação ou intensificação de políticas públicas adotadas para tal fim, pode-se verificar a
redução ou não deste coeficiente.
Segundo Rouquayrol (1994), no Brasil quando este coeficiente está elevado,
predominam as mortes Infantis Tardias (doenças do meio ambiente) porque as doenças
infantis atingem grandes massas populacionais, sendo as doenças infecciosas as causas mais
comuns de óbitos na Infância tardia como as gastrenterites, gripe, sarampo e pneumonia,
melhorando seu controle quando há melhoria das condições gerais de vida das populações do
que as neonatais, e, consequentemente, nas áreas onde a Mortalidade Infantil é baixa. Esta
redução foi conseguida pela diminuição das doenças infecciosas, através de saneamento do
meio, vacinação e programas de prevenção de doenças respiratórias, diarréicas e diminuição
da desnutrição.
Conforme estimativas do senso do IBGE (2000) há grandes desigualdades na
distribuição dos riscos de mortes infantis entre as regiões brasileiras, as que têm maior
desenvolvimento econômico, a mortalidade infantil é mais baixa, como o Sudeste e o Sul (em
torno de 20 óbitos por 1.000 nascidos vivos). No Centro-Oeste a situação é intermediária (21
51
óbitos por 1.000 nascidos vivos), e mais alta no Norte e no Nordeste, maior que a média do
Brasil como um todo, por volta de 30 e 45 óbitos por 1.000 nascidos vivos. (IBGE, 2000).
4.2 Mortalidade infantil no Brasil
Segundo dados do Ministério da Saúde (2004), nos últimos anos a taxa de mortalidade
infantil no Brasil vem declinando e as suas causas ao longo das últimas décadas vêm se
alterando. De acordo com o MS nos anos 80 as principais causas de óbitos estavam
relacionadas às doenças infecto-contagiosas, que foram declinando nas décadas seguintes,
crescendo em importância as causas perinatais, as quais são decorrentes de problemas durante
a gravidez, partos e nascimento, e respondem por mais de 50% das causas de óbitos no
primeiro ano de vida. Conforme MS entre 1996 e 2000 a redução do CMI foi de 20,5% e
entre 2000 e 2004 a redução foi de 15,9%.
Gráfico 1 – Evolução da taxa de mortalidade infantil MIX Brasil, 1996, 2000 e 2004
Fonte: Secretaria de Vigilância em Saúde – MS, 2004.
Como se pode verificar no gráfico acima, o que mais contribuiu para a queda da
mortalidade infantil foi o componente pós-neonatal (entre 28 dias e um ano de idade), no
período entre 1996 e 2000 a redução foi de 30,2% e entre 2000 e 2004 a redução foi de
21,5%.
52
Gráfico 2 – Evolução da taxa de mortalidade infantil pós neonatal MIX Brasil, 1996, 2000 e
2004
Fonte: Secretaria de Vigilância em Saúde – MS, 2004
De acordo com o quadro acima, observa-se no período entre 1994 e 2004, uma
redução na mortalidade infantil de 32,6%, o que significa a sobrevivência de 404.120 crianças
menores de 1 ano neste período (observar o quadro abaixo). Apesar disso, o Brasil possui a
terceira pior taxa dentre os países da América Latina, estando atrás da Bolívia e da Guiana.
Em 2003, conforme dados da Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde a
taxa de mortalidade infantil do Brasil, segundo regiões, em comparação com alguns países
ainda é alta, apesar da queda grande nesses períodos.
Gráfico 3 – Evolução da taxa de mortalidade infantil neonatal MIX Brasil, 1996, 2000 e 2004
Fonte: Secretaria de Vigilância em Saúde – MS, 2004
53
Tabela 1 – Evolução da taxa de mortalidade infantil* (%) no Brasil (1994-2004)
1994
39,5
1995
37,9
1996
36,4
1997
34,8
1998
33,2
1999
31,7
2000
30,1
2001
29,2
2002
28,4
2003
27,5
2004
26,6
* Número de mortes a cada mil nascidos vivos
Fonte: IBGE, 2004
As causas para a queda neste quadro incluem melhorias no saneamento básico,
cuidados na alimentação e sistema de vacinação. Conforme a Organização das Nações Unidas
(ONU), o Brasil deve reduzir em dois terços os óbitos de crianças com menos de um ano e
menos de cinco anos até 2015, de acordo com o documento Um mundo para as crianças,
assinado em 2002. Essa meta corresponde a atingir a mortalidade infantil de 24 por mil, até o
ano de 2007, o que não será difícil conforme relata o Plano Presidente Amigo da Criança
(2003).
Porém, mais importante que diminuir a mortalidade infantil, é tornar os índices
semelhantes em todos os Estados brasileiros e elevar o nível do atendimento no pré-natal,
parto e pós-parto. A região Nordeste é a mais vulnerável neste sentido, possuindo indicadores
de quase o dobro das regiões Sul e Sudeste, havendo casos de taxas superiores aos países
africanos (cerca de 63 por mil).
Em relação às taxas de mortalidade pós-neonatal, a situação não muda muito, já que o
Sudeste, o Sul e o Centro-Oeste apresentam taxas próximas de 6 por mil, enquanto que no
Norte e Nordeste há a persistência de indicadores altos em função da desnutrição infantil,
mortes por diarréia e pneumonia. Outros fatores que fazem ocorrer variações neste campo são
grupo social (entre a população pobre chega a ser o dobro que a mais rica em 2000) e a etnia
(46 por mil em 2004) ( BRASIL, 2004). Buscando focalizar a compreensão da mortalidade
54
infantil, busca-se seguir para uma análise regional mais detalhada, relacionando-se com a
implantação do programa “Viva a criança”, conforme pode ser melhor visto na seção a seguir.
4.3 Mortalidade infantil Rio Grande do Sul e óbitos infantis por região no Brasil no ano
de 2003
Nas seções anteriores foram analisadas as trajetórias ocorridas nos níveis de
mortalidade infantil, para o Brasil e suas Regiões, focalizando alguns aspectos relacionados a
implantação do PVC, tendo como pano de fundo o processo desigual das principais
transformações ocorridas na estrutura econômica e social relacionadas aos critérios de
destinamento de verbas para os municípios que, em sua maioria, estão embasadas nas taxas de
mortalidade de acordo com a população. A seguir apresentamos dados relacionadas a estes
coeficientes por regiões.
Brasil
23,6
Norte
26,2
Nordeste
35,5
Sudeste
15,6
Sul
15,8
Centro-Oeste
18,7
Quadro 4 – Coeficiente de mortalidade infantil do Brasil segundo regiões
Fonte: Secretaria de Vigilância em Saúde – MS, 2004
Conforme observa-se no quadro acima, há grandes diferenças regionais. Reduzir estes
índices de forma equitativa é um dos grandes desafios no Brasil. Segundo a CEPAL, ( IBGE
(1999, http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/populacao/evolucao_mortalidade.pdf), o
desenvolvimento esperado a partir da redução das taxas de mortalidade infantil seria um
processo contínuo baseado na industrialização, associado a um conjunto de reformas
socioeconômicas e que levaria, a médio prazo, a uma transformação social que eliminasse as
desigualdades regionais e sociais.
A taxa de mortalidade infantil no Brasil (23,6 óbitos por mil nascidos vivos) ainda é
alta quando comparada com outros países tais como o Chile (7,8 óbitos por mil nascidos
vivos), Cuba (5,8 óbitos por mil nascidos vivos) e a Argentina (16,5 óbitos por mil nascidos
vivos). Conforme Ministério da Saúde, as taxas aceitáveis de mortalidade infantil são de 20
55
óbitos por mil nascidos vivos, sendo preocupante quando se apresenta acima de 40 óbitos por
mil nascidos vivos. O quadro a seguir representa esse calculo:
10
.
Argentina
16,5
Chile
7,8
Cuba
5,8
México
19,7
Peru
33,4
Quadro 5 – Coeficiente de mortalidade infantil de alguns países em 2003
Fonte: Ministério da Saúde/SVS – Sistema de Informações sobre Mortalidade – SIM.
Se formos analisar os aspectos regionais conforme o Atlas Sócio-Econômico do Rio
Grande do Sul (2000) a mortalidade infantil no Rio Grande do Sul apresentou um sensível
decréscimo nos últimos anos. Seus dois componentes principais (neonatal e pós-natal), a
mortalidade pós-neonatal, passa a ser inferior à mortalidade neonatal a partir de 1981, sendo
explicada pela grande redução na mortalidade por doenças infecto-contagiosas,
principalmente por diarréia. Menos intensa a redução da mortalidade infantil neonatal,
resultado das condições da atenção pré-natal.
Mesmo tendo aumentado o número de municípios com taxas mais baixas, a
distribuição espacial dos dados da mortalidade infantil aponta um número significativo de
municípios com taxas acima da média do Estado. Destaca-se que onde os casos de
morte repercutem com mais intensidade nas taxas de mortalidade infantil são municípios com
população e número de nascimentos baixo grande, incidindo na maioria dos municípios que
apresentam taxas de mortalidade infantil mais elevada.
O estado gaúcho é um dos que apresenta indicadores mais favoráveis em relação a
condições socioeconômicas, saneamento básico e cobertura assistencial. A taxa calculada com
os dados diretos foi de 15,96 por mil (2003), estando com a cobertura do Sistema de
Informações sobre Mortalidade acima do Brasil e da Região Sul. Para o ano de 2010, a meta a
ser alcançada corresponde a 10,7 por mil. Os objetivos para as demais regiões e Estados
brasileiros podem ser conferidas na tabela abaixo, retirada do site da Rede de Monitoramento
Amiga da Criança:
10
Os dados apresentados em alguns dos quadros se referem ao ano de 2003 em virtude de ser o ano de
implantação do PVC.
56
Tabela 2 – Coeficiente de mortalidade infantil (por mil nascidos vivos)
Por Unidade da Federação
1993
1998
1999
2000
2001
2002
META
2010
Região Norte
39,1
31,7
30,6
29,5
28,6
27,7
19,7
Rondônia
33,6
27,6
26,7
25,9
25,2
24,6
17,3
Acre
47,1
38,2
36,8
35,5
34,3
33,2
23,6
Amazonas
37,6
31,7
30,9
30,1
29,4
28,8
20,1
Roraima
33,5
22,4
21,0
19,7
18,7
17,8
13,2
Para
38,9
31,2
30,1
29,0
28,1
27,3
19,4
Amapá
32,5
27,3
26,6
26,0
25,4
24,9
17,3
Tocantins
41,3
32,0
30,9
29,9
29,1
28,4
20,0
Região Nordeste
62,6
48,8
46,7
44,7
43,0
41,4
29,8
Maranhão
65,2
52,5
50,6
49,0
47,6
46,3
32,7
Piauí
53,4
40,1
38,1
36,2
34,6
33,1
24,2
Ceará
59,4
42,5
40,3
38,3
36,6
35,1
25,5
Rio Grande do Norte
62,2
48,4
46,4
44,7
43,2
41,9
29,8
Paraíba
66,6
51,9
50,0
48,3
46,8
45,5
32,2
Pernambuco
66,0
51,9
49,8
48,0
46,3
44,8
32,0
Alagoas
87,2
68,4
65,4
62,5
60,0
57,7
41,7
Sergipe
59,1
46,8
45,0
43,4
41,9
40,6
28,9
Bahia
55,0
44,1
42,5
41,0
39,8
38,7
27,4
Região Sudeste
27,9
22,7
22,0
21,3
20,7
20,2
14,2
Minas Gerais
30,9
24,0
23,1
22,2
21,4
20,8
14,8
Espírito Santo
28,5
23,6
22,8
22,1
21,5
20,9
14,7
Rio de Janeiro
27,1
22,0
21,3
20,6
20,0
19,5
13,7
São Paulo
25,8
20,0
19,3
18,6
18,0
17,4
12,4
Região Sul
24,4
20,1
19,4
18,9
18,3
17,9
12,6
Paraná
30,9
24,0
23,0
22,2
21,4
20,7
14,8
Santa Catarina
27,4
21,2
20,3
19,5
18,8
18,2
13,0
Rio Grande do Sul
20,9
17,0
16,5
16,1
15,7
15,4
10,7
Região Centro Oeste
28,6
23,1
22,3
21,6
21,0
20,4
14,4
Mato Grosso do Sul
27,4
21,8
21,0
20,3
19,7
19,2
13,6
Mato Grosso
30,8
24,6
23,7
22,9
22,2
21,5
15,2
Goiás
29,0
23,4
22,6
21,9
21,3
20,7
14,6
Distrito Federal
12,2
Brasil
32,2
31,7
30,1
29,2
28,6
10,0
Fonte: DATASUS e Secretaria de Vigilância em Saúde – MS.
57
Tabela 3 – Coeficiente de Mortalidade Infantil no Brasil, Regiões, 2000-2004
Regiões
2000
2004
Variação % 2000-2004
Brasil
26,8
22,5
-15,9
Região Norte
28,7
25,6
-10,9
Região Nordeste
41,4
33,9
-18,0
Região Sudeste
18,0
14,9
-17,1
Região Sul
17,0
15,1
-12,1
Região Centro-Oeste
21,0
18,7
-10,8
Fonte: Secretaria de Vigilância em Saúde – MS.
Como percebe-se na tabela acima, entre as regiões do Brasil, Nordeste e Norte
apresentam as taxas mais elevadas do Brasil, comparadas as demais regiões, sendo necessário
avançar em políticas públicas nestas regiões para reduzir a mortalidade infantil. Devido as
diferenças regionais, é preciso detalhar as principais causas da mortalidade infantil, uma vez
que essas também tem relação com as política públicas locais. Para tanto, tais discussões são
abordadas a seguir.
4.4 Causas da mortalidade infantil
As causas da mortalidade infantil podem ser biológicas, socioeconômicas e socio-
ambientais. A falta de políticas públicas, que promovam o direito à sobrevivência e ao
desenvolvimento integral das crianças, também contribui para aumento desta. Renda familiar
insuficiente, baixa escolaridade dos pais, baixo peso ao nascer, prematuridade, falta de
vacinas, má nutrição da mãe, hemorragias, infecções durante a gravidez e hipertensão e a não
exclusividade do aleitamento materno nos primeiros seis meses de vida da criança. São estes e
muitos outros os fatores que podem aumentar os índices de mortalidade infantil de uma
região. Segue abaixo a tabela em porcentagem, mostrando as causas mais frequentes de
mortalidade nas crianças brasileiras menores de um ano.
58
Tabela 4 – Mortalidade infantil no Brasil por grupo de causas (%) (2003)
Afecções perinatais
55
Más-formações congênitas
14
Doenças infecciosas e parasitárias
8
Causas mal definidas
8
Doenças do aparelho respiratório
7
Outras causas
4
Doenças endócrinas, nutricionais e metabólicas
2
Causas externas
2
Fonte: Ministério da Saúde, Secretaria de Vigilância em Saúde, 2003.
Relembrando a divisão da mortalidade infantil, as taxas de mortalidade infantil
neonatal apontam como as principais causas a mánutrição fetal, prematuridade, asfixia e
complicações respiratórias ou cardiovasculares próprias do período. Já os óbitos pós-
neonatais ocorrem em função de doenças infecciosas intestinais, deficiências nutricionais e
pneumonias. De acordo com o Ministério da Saúde, em 2003, as infecções perinatais eram
responsáveis por 55% dos óbitos entre os menores de um ano. Como é possível observar na
tabela abaixo, há uma diminuição da mortalidade pós-neonatal com uma melhor estruturação
socioeconômica da população, além de melhores condições de saneamento básico e acesso à
saúde.
Tabela 5 – Proporção de óbitos neonatais (até 27 dias) e pós-neonatais (de 28 a 364 dias) no
total de óbitos de menores de 1 ano no Brasil (%) (1984-2003)
Tipo
1984
1990
1993
2000
2003
Neonatais
39,7
47,9
49,9
63,6
64,6
Pós-neonatais
60,3
52,1
50,1
36,4
35,4
Fonte: IBGE, Síntese de Indicadores Sociais, 2004.
A redução da mortalidade infantil pode ser obtida através da ampliação dos serviços
de saneamento básico, ação dos agentes comunitários de saúde, orientação e educação no pré-
natal, assistência adequada no parto e nascimento (com acompanhamento de profissionais
especializados na área) e consultas de puericultura mensalmente. Além disso,
acompanhamento de recém-nascidos de alto risco, imunizações, teste do pezinho, cuidados de
higiene, controle de doenças do trato respiratório, campanhas e grupos (pastoral da criança)
também são eficientes.
59
Aumentar a atenção nos grupos mais vulneráveis nos programas oferecidos pelo
ministério é um bom início para diminuir o coeficiente de mortalidade infantil. Isso já foi
iniciado com o Programa Bolsa Família, que beneficia mensalmente (ou que deveria
beneficiar) famílias em situação de pobreza e extrema pobreza.
Um levantamento divulgado pelo Ministério da Saúde em 2005 indica que o impacto
do PSF sobre a mortalidade infantil é maior no Nordeste e no Norte que nas outras
regiões do País, por apresentarem taxas mais baixas. Segundo o mesmo
levantamento, o aumento da cobertura do PSF contribui mais para a queda das taxas
de mortalidade infantil que a ampliação do acesso à água tratada ou a criação de
novos leitos hospitalares. (UNICEF, 2006, p. 2).
Partindo do princípio de que no Brasil a maioria das mortes ocorre no primeiro mês de
vida, o acompanhamento adequado da gestação e do parto pode evitar situações e garantir
intervenções precoces. A quantidade de mulheres que não realiza o pré-natal caiu cerca de
dois terços se comparado aos números de 1995, mas ainda assim não houve crescimento na
adesão do pré-natal desde o início da gestação. Sendo que no período pós-neonatal é mais
fácil intervenções em função dessas mortes estarem associadas as condições ambientais
(saneamento básico e acesso aos cuidados de saúde).
A redução do risco em recém-nascidos vai desde a regionalização da assistência até
atecnologia e capacitação dos profissionais para lidar com complicações no parto. Atualmente
o Governo Federal conta com o Pacto Nacional pela Redução da Mortalidade Materna e
Neonatal, que envolve o Ministério da Saúde, secretarias estaduais e municipais de Saúde nas
27 unidades da federação, entidades não-governamentais e o UNICEF, isso desde 2004. O
objetivo do projeto é diminuir a mortalidade neonatal e também materna em até 15% até o
final do ano de 2009.
A prática da amamentação no país ainda é pouco estabelecida, várias pesquisas
revelam que o desmame precoce ainda é um importante problema de saúde pública no Brasil.
Dentre 53,1% das crianças mamam exclusivamente no peito no primeiro mês de vida,
ocorrendo a partir daí uma brusca redução nos índices de aleitamento exclusivo, sendo de
9,7% a frequência da amamentação exclusiva no intervalo de 151 a 180 dias. A duração
mediana de aleitamento materno exclusivo no Brasil foi de 23,4 dias, apesar de ser uma
garantia a mais que pode evitar até 9,2% dos óbitos de menores de 5 anos.(CARVALHO;
TAMEZ, 2002).
60
Diversas são as ações de aleitamento materno realizadas no país. Pode-se citar a
Iniciativa Hospital Amigo da Criança, que é uma política que envolve diversas ações de
promoção, proteção e apoio ao aleitamento materno, com o objetivo de reduzir a morbi-
mortalidade infantil e melhorar a qualidade de vida das crianças brasileiras e que tem
demonstrado sua efetividade. Pesquisas apontam, sobretudo, para os formuladores de políticas
de saúde, a necessidade de realização de campanhas, projetos e parcerias, com o objetivo de
informar à comunidade sobre a importância da amamentação no combate à mortalidade
infantil ( BRASIL, 2004).
A função dos profissionais de saúde nas questões pertinentes à mortalidade infantil
deve ser feita ininterruptamente. Conforme Ministério da Saúde, a atenção no pré-natal e na
gestação em geral deve ser feita por profissionais capacitados, sendo preconizada a
regularidade de mais de seis consultas de pré-natal, o que pode contribuir para a qualidade do
atendimento e a identificação de gestação de alto risco, contribuindo para a diminuição das
taxas de mortalidade infantil. Isso significa preparar melhor o sistema de saúde para uma
assistência integral para a mãe e ao recém-nascido.
A capacitação dos profissionais e de gestores para a administração dos incentivos
destinados à reorganização e auxílio a gestantes e bebês deve ser uma prática contínua. Além
disso, atualizações sobre urgência e emergência pediátricas podem ser temas para as mães,
bem como a importância do aleitamento materno.
Outro aspecto fundamental na atenção à criança, além da assistência, da organização do
serviço e da capacitação dos profissionais está nos programas de vigilância epidemiológica,
nos quais são de fundamental importância o sistema de informação com dados fidedignos,
sendo esta ferramenta abordada no próximo item.
4.5 O sistema de informação sobre mortalidade (SIM)
O sistema que guarda as informações pertinentes aos óbitos ocorridos durante o ano é
o Sistema de Informação sobre Mortalidade – SIM, que foi desenvolvido e implantado no
Brasil em 1975 na criação de um programa de vigilância epidemiológica para o país.
61
A principal ferramenta do sistema para chegar às taxas mais diversas de mortalidade é
a declaração de óbito (DO), que deve ser preenchido de maneira completa e é obrigatória para
o fornecimento da certidão de óbito pelos cartórios. As informações quanto às causas do óbito
são preenchidas somente por médicos e revisadas pela secretaria da saúde, além de serem
codificadas por um padrão internacional. Isso possibilita ao SIM o conhecimento a respeito
das causas das mortes para a posterior formulação de planos de ações. ( BRASIL, 2004).
Como é possível observar, para calcular a mortalidade infantil é necessário obter
informações de dois sistemas: o SIM, Sistema de informações sobre Mortalidade e o
SINASC, Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos que, como o nome já diz, comunica
sobre os nascimentos registrados. Portanto, é importante que estes funcionem corretamente,
principalmente na coleta de dados, para que os números encontrados sejam os mais próximos
da realidade.
Atualmente, considera-se que nas regiões Sul e Sudeste os dados do SIM e do
Sinasc estejam sendo bem coletados e a taxa de mortalidade infantil calculada a
partir dos mesmos realmente represente o quadro real. (MINISTÉRIO DA SAÚDE,
2004, p. 10).
De acordo com Jorge e Gotlieb (2001) existem diferenças entre os valores obtidos
pelos sistemas oficiais SIM e SINASC e as estimativas feitas pelo IBGE, com relação as taxas
de Mortalidade Infantil, sendo que podem ser explicadas em razão da cobertura incompleta do
número de óbitos de menores de um ano e de nascidos vivos, bem como de cálculos feitos por
métodos indiretos e de diferentes metodologias. Em meados da década de 90, o SIM
implantou mais uma via da declaração de óbito (DO) por recomendação do Ministério da
Saúde, bem como a necessária retirada da referida via de dentro da instituição pelo órgão
responsável pela estatística de saúde local, almejando com isso alcançar uma maior cobertura:
“Sistema de informações sobre Mortalidade (SIM) e o Sistema de Informações sobre
Nascidos Vivos (SINASC) são ineficientes para cobrir os dados de nascimentos e óbitos em
grande número de áreas do Brasil. (JORGE; GOTLIEB, 2001, p. 9)”.
Mais recentemente com a implantação de programas específicos do Ministério da
Saúde como o Programa de Agente Comunitário de Saúde (PACS), somados ao Programa da
Saúde da Família, novas fontes com informações sobre as famílias são abertas. Isto tem
gerado uma ampla coleta de dados locais, com cobertura quase total dessas famílias atendidas
pelo programa.
62
Esses dados estão reunidos no Sistema de Informação de Atenção Básica (SIAB),
devendo ser usado junto aos demais sistemas oficiais SIM E SINASC, podendo ser
aprimorados como fonte alternativa para melhorar os registros os de mortalidade infantil
(JORGE; GOTLIEB, 2001).
5 CARACTERÍSTICAS DOS MUNÍCIPIOS PRIORITÁRIOS E NÃO
PRIORITÁRIOS NO PVC
5.1 Os prioritários no PVC
Com relação ao nosso primeiro objetivo específico, que era identificar os CMI nos
municípios prioritários do programa, antes e após o PVC, conforme os dados da tabela
abaixo, percebe-se que houve decréscimo nos CMI nos anos após a implantação do programa
entre os municípios alvo do PVC, que recebem assessoria direta do grupo técnico da
estratégia “Viva a criança”. Contudo, observa-se que esta tendência de queda da taxa de
mortalidade infantil vem ocorrendo também no Brasil, desde 1996, passando de 33,7
óbitos/mil nascidos vivos em 1996 para 22,58 óbitos/mil nascidos vivos em 2004. Uma
redução de 33% nesse período. Não há qualquer aumento da taxa de 2002 para 2004,
conforme dados do MS.
Tabela 6 – Coeficientes de mortalidade infantil, 2002 e 2003, nos municípios prioritários do
PVC durante o ano de 2003
MUNICÍPIOS (16 prioritários)
CMI 2002
CMI 2003
Cruz Alta
19,98
20,71
Dom Pedrito
6,41
23,77
Parobé
10,60
27,03
Passo Fundo **
18,73
21,69
Quarai
30,02
23,81
Redentora
23,39
58,82
Rio Grande **
16,87
22,60
Rio Pardo
16,85
29,02
Santa Cruz do Sul **
21,74
21,74
Santana do Livramento
24,05
27,10
Santo Ângelo
11,19
20,96
São Gabriel
30,49
35,14
São José do Norte
28,09
45,60
São Lourenço do Sul
10,22
24,30
Tramandaí **
16,03
21,09
Uruguaiana
23,27
30,29
Fonte: Tabela adaptada pela autora, a partir do Núcleo de Informações em Saúde - NIS/DAS/SES/RS.
Em 2003 (ano de implantação do PVC) entre os municípios prioritários destacam-se os
municípios de Redentora (CMI 58,82) e Cruz Alta (CMI 20,71), com coeficiente maior e
menor, respectivamente. Se formos averiguar as especificidades destes municípios, percebe-se
que o primeiro possui uma população total de 9.678 habitantes e uma expectativa de vida ao
nascer: 65,18 anos, sendo que a taxa de analfabetismo é de 19,53 %, enquanto o segundo
possui uma população total 64.836 habitantes, uma expectativa de vida ao nascer: 73,40 anos
64
e uma taxa de analfabetismo de 6,47 %. e estas diferenças devem impactar no CMI. Se
formos considerar que o índice de alfabetização da população interfere na qualidade de vida
este é um fator que pode também contribuir para que estas taxas se manifestem dessa forma.
Já em 2004 percebe-se pela tabela a seguir que os municípios que apresentaram maior
e menor coeficiente respectivamente foram Fontoura Xavier (CMI 57,69 e 12 óbitos) e
Tramandaí (CMI 5,70 e 04 óbitos). Se continuar a trajetória analítica das especificidades dos
municípios descritas na tabela anterior aponta-se os seguintes aspectos: o primeiro município
tem uma população total de 11.313 habitantes, a taxa de analfabetismo é de 20,79 % e a
expectativa de vida ao nascer é 73,01 anos, sendo que o PIB per capita é de R$ 6.760
enquanto o segundo possui uma População Total de 40.467 habitantes, taxa de
analfabetismo de 6,29 % e expectativa de vida ao nascer 72,52 anos, possuindo o PIB per
capita R$ 7.774. Então, mantém-se a característica de que o município onde o PIB é maior há
uma tendência menor no CMI. Outro aspecto importante de ser observado se refere à taxa de
analfabetismo, que também segue essa tendência.
Conforme Buss e Filho (2007) alguns estudos permitem entender por que existem
países com um PIB total ou PIB per capita muito superior a outros que, no entanto, possuem
indicadores de saúde muito mais satisfatórios. No entanto não há uma correlação constante
entre os macroindicadores de riqueza de uma sociedade, como o PIB, com os indicadores de
saúde, embora melhores condições de vida e de saúde são viabilizadas devido a riqueza
gerada nos mesmos.
Na tabela a seguir, apresentam-se os municípios prioritários do programa “Viva a
criança” durante o ano 2004 com seus respectivos coeficientes de mortalidade infantil 2003 e
2004, analisados anteriormente.
65
Tabela 7 – Coeficientes de mortalidade infantil, 2003 e 2004, nos municípios prioritários do
PVC durante o ano de 2004
MUNICÍPIOS (54 prioritários)
CMI 2003
CMI 2004
Nº ÓBITOS 2004
Alegrete
9,95
20,57
23
Alvorada **
18,69
15,80
57
Bagé **
19,33
20,83
40
Caçapava do Sul
20,62
23,39
12
Cachoeirinha **
19,77
13,32
24
Campo Bom
40,82
26,70
11
Candelária
18,67
26,19
11
Canela
18,38
30,35
21
Canguçu
15,71
15,67
12
Canoas **
15,43
12,67
67
Capão da Canoa
15,65
9,70
07
Carazinho
17,24
16,85
15
Caxias do Sul **
15,46
14,26
83
Charrua
79,55
37,50
03
Cruz Alta
20,71
18,79
19
Dom Pedrito
23,77
20,00
12
Erechim**
12,84
19,75
24
Farroupilha
17,14
7,70
06
Fontoura Xavier
24,54
57,69
12
Frederico Westphalen
20,59
14,08
05
Gravataí
15,38
17,90
56
Guaíba
14,10
18,40
28
Júlio de Castilhos
24,54
15,58
05
Novo Hamburgo **
15,00
17,20
58
Parobé
27,03
15,78
11
Palmeira das Missões
15,85
25,04
16
Passo Fundo **
21,69
21,83
60
Pelotas **
19,04
17,93
81
Porto Alegre **
13,34
12,24
239
Quarai
23,81
8,30
03
Redentora
58,82
32,30
09
Rio Grande **
22,60
18,40
51
Rio Pardo
29,02
19,80
10
Sananduva
25,32
13,42
02
Santa Cruz do Sul **
21,74
14,26
23
Santa Maria **
15,26
11,93
42
Santana do Livramento
27,10
28,51
38
Santa Rosa
11,71
13,68
12
Santa Vitória do Palmar
23,76
23,90
12
Santo Ângelo
20,96
12,92
15
São Borja
19,09
8,44
09
São Francisco de Paula
18,02
18,13
06
São Gabriel
35,14
15,04
14
São José do Norte
45,60
32,70
10
São Lourenço do Sul
24,30
29,82
17
Sapiranga
11,22
10,64
15
Sapucaia do Sul
12,20
9,49
19
Soledade
15,27
27,43
13
Torres
18,32
12,20
06
Tramandaí **
21,09
5,70
04
Triunfo
17,91
10,00
04
Uruguaiana
30,29
23,62
59
Vacaria
18,85
19,55
21
Vera Cruz
33,96
22,65
07
Fonte: Tabela adapatada pela autora, a partir do Núcleo de Informações em Saúde - NIS/DAS/SES/RS.
66
Tendo em vista que o critério de prioritários no ano de 2005 foram os municípios com
CMI entre 15 e 20 e observando a tabela abaixo, notamos que os municípios de Charrua (CMI
95,90 e 07 óbitos) e Campo Bom (CMI 6,80 e 06 óbitos) tiveram respectivamente coeficiente
maior e menor. No que tange aos aspectos destes municípios, destaca-se que em Charrua a
população total é de 3.633 habitantes, a taxa de analfabetismo é de 14,61 %, a expectativa de
vida ao nascer é de 69,49 anos, o PIB per capita R$ foi 8.678, enquanto em Campo Bom a
população total é de 57.324 habitantes, taxa de analfabetismo: 4,88 %, expectativa de vida ao
nascer 75,92 anos, PIB per capita R$ 18.768.
Em países em desenvolvimento como o Brasil, a desigualdade de distribuição de
renda, o analfabetismo e o baixo grau de escolaridade somam-se às más condições de vida,
refletido em problemas estruturais gerando alterações das condições de saúde da população.
Desta maneira, grande parte das pessoas não possui condições adequadas, que podem
determinar a qualidade de vida e saúde (BUSS, 2000).
Consoante ao que fora anteriormente exposto, entende-se que políticas de educação
são fundamentais na promoção da saúde, principalmente em populações de condições sócio-
economica baixas. Os níveis de informação dos cidadãos possibilitam subsidiar suas atitudes
a partir de seus conhecimentos, ajudam a promover e a superar as más condições de vida e
também proporcionam melhores condições de saúde. Desta maneira, mães com maior índice
de formação alcançam maiores índices de saúde de seus filhos.
De acordo com a trajetória analítica dos municípios prioritários do programa “Viva a
criança” para o ano de 2005, descrita anteriormente, tem-se a seguir a Tabela 8 que demonstra
tais dados.
67
Tabela 8 – Coeficientes de mortalidade infantil, 2004 e 2005, nos municípios prioritários do
PVC no ano de 2005
MUNICÍPIOS – 2005 (43 prioritários)
CMI 2004
CMI 2005
Nº ÓBITOS
2005
Alegrete
20,57
16,10
17
Alvorada **
15,80
14,22
49
Bagé **
20,83
17,09
30
Caçapava do Sul
23,39
13,33
06
Camaquã
24,40
12,22
12
Campo Bom
26,70
6,80
06
Candelária
26,19
19,48
09
Canela
30,35
13,64
09
Canguçu
15,67
24,23
19
Carazinho
17,24
16,11
14
Charrua
37,50
95,90
07
Cruz Alta
18,79
14,81
14
Dom Pedrito
20,00
12,32
07
Erechim**
19,75
9,77
12
Fontoura Xavier
57,69
32,10
01
Gravataí
17,90
9,40
36
Guaíba
18,40
13,82
17
Júlio de Castilhos
15,58
24,10
08
Nonoai
16,50
35,70
07
Novo Hamburgo **
17,20
11,92
40
Palmeira das Missões
25,04
21,86
12
Parobé
15,80
13,03
11
Passo Fundo **
21,83
13,70
36
Pelotas **
17,93
19,88
87
Portão
19,50
14,90
06
Porto Alegre **
12,24
12,89
244
Rio Grande**
18,40
14,65
39
Rio Pardo
19,80
18,79
09
Rosário do Sul
21,00
19,94
13
Santana do Livramento
28,51
20,39
26
Santa Vitória do Palmar
23,90
12,61
06
São Francisco de Paula
18,13
27,00
09
São Gabriel
15,04
24,48
20
São Jerônimo
15,50
19,30
07
São José do Norte
32,70
20,90
07
São Lourenço do Sul
29,82
17,86
09
São Luiz Gonzaga
15,20
19,29
11
São Marcos
17,00
24,80
06
Soledade
27,43
14,77
07
Três Coroas
19,10
17,10
06
Uruguaiana
23,62
22,11
53
Vacaria
19,55
18,70
19
Vera Cruz
22,65
33,56
10
Fonte: Tabela adapatada pela autora, a partir do Núcleo de Informações em Saúde - NIS/DAS/SES/RS.
Em 2006, o critério utilizado pelo PVC para selecionar os municípios prioritários foi o
CMI maior que a média do RS no ano de 2005, entre eles encontram-se 21 municípios, em
que Rosário do Sul (CMI 22,20 e 13 óbitos) teve maior coeficiente e Alvorada (CMI 8,60 e
29 óbitos) ficou com o menor coeficiente. As características destes municípios em relação a
68
população total são: 41.071 habitantes taxa de analfabetismo: 9,93%, expectativa de vida ao
nascer 70,49 anos, PIB per capita: R$ 7.552 e Alvorada, população total 208.812 habitantes,
taxa de analfabetismo 5,99%, expectativa de vida ao nascer 69,99 anos, PIB per capita R$
3.976.
O impacto na saúde das políticas sociais e econômicas e das condições de vida das
populações pode ter vastas implicações na morbi-mortalidade. Por sua parte, estas se
manifestam desigualmente entre as classes, tendo repercussões a partir da forma como a
sociedade toma decisões acerca do desenvolvimento e de investimentos em saúde, conforme
pode ser visto pela tabela 9, a seguir.
Tabela 9 – Coeficiente de Mortalidade Infantil, 2005 e 2006, nos municípios prioritários do
PVC no ano 2006
MUNICÍPIOS – 2006 (21 prioritários)
CMI 2005
CMI 2006
Nº
ÓBITOS 2006
Alegrete
16,10
14,80
15
Alvorada**
14,22
8,60
29
Bagé **
17,09
16,30
26
Cachoeira do Sul **
18,30
18,10
19
Canoas **
16,00
13,30
66
Caxias do Sul **
15,20
13,10
76
Cruz Alta
14,81
13,00
12
Erechim **
9,77
17,10
21
Gravataí
9,40
15,30
55
Passo Fundo **
13,70
12,20
31
Pelotas **
19,88
15,30
66
Porto Alegre **
12,89
12,10
223
Rio Grande **
14,65
15,10
40
Rosário do Sul
19,94
22,20
13
Santa Maria **
13,20
14,30
48
Santana do Livramento
20,39
21,40
24
São Borja
15,20
17,80
15
São Gabriel
24,48
18,50
15
São Lourenço do Sul
17,86
13,60
09
Uruguaiana
22,11
16,20
37
Vacaria
18,70
14,30
15
Fonte: Tabela adapatada pela autora, a partir do Núcleo de Informações em Saúde - NIS/DAS/SES/RS.
Em 2007, o PVC teve 23 municípios prioritários definidos através do critério de CMI
maior que a média do RS do ano anterior. Entre os municípios com coeficiente maior e
menor, encontra-se Viamão (CMI 42,68 e 53 óbitos) e Cruz Alta (CMI 11,15 e 10 óbitos). Ao
observa-se os dados destes municípios, percebe-se que as maiores diferenças entre estes estão
69
relacionadas ao PIB per capita onde Cruz alta tem PIB per capita de R$ 12.949, enquanto
Viamão tem PIB per capita (2006): R$ 5.441. O Brasil vem apresentando uma tendência
decrescente na queda da mortalidade infantil, já observadas mesmo em conjuntura de
recessão econômica. Explicações para esta tendência devem-se à adoção de políticas públicas
com intervenções médico-sanitárias, expansão da rede de abastecimento de água, aliadas a
atuação subjacente da redução da fecundidade. As intervenções de saúde são determinantes
pelas quedas dos níveis da mortalidade infantil referenciadas em vários estudos que
reafirmam este ser um dos fatores que interfere nas taxas de CMI (COSTA et al., 2003).
Nesse sentido, a tabela 10 demonstra esses dados, observados e discutidos
anteriormente dos municípios prioritários do programa “ Viva a criança” no ano 2007.
Tabela 10 – Coeficiente de Mortalidade Infantil, 2006 e 2007, nos municípios prioritários do
PVC em 2007
MUNICÍPIOS – 2007 (23 prioritários)
CMI 2006
CMI 2007
Nº ÓBITOS
2007
Alegrete
14,80
13,51
11
Bagé **
16,30
14,08
28
Cachoeira do Sul **
18,10
16,42
22
Cachoeirinha
13,30
15,39
14
Canoas **
13,30
22,15
57
Caxias do Sul**
13,10
11,75
52
Cruz Alta
13,00
11,15
10
Erechim **
17,10
13,66
18
Gravataí
15,30
24,83
42
Pelotas **
15,30
12,73
50
Rio Grande **
15,10
14,79
24
Rosário do Sul
22,20
21,18
13
Santa Cruz do Sul **
15,10
13,46
21
Santa Maria**
14,30
11,49
34
Santana do Livramento
21,40
21,29
15
São Borja
17,80
15,89
13
São Gabriel
18,50
19,13
10
São Leopoldo **
13,60
17,03
34
São Lourenço do Sul
13,60
14,90
10
Sapucaia do Sul
15,80
18,49
18
Uruguaiana
16,20
16,09
43
Vacaria
14,30
13,49
15
Viamão
14,80
42,68
53
Fonte: Tabela adapatada pela autora, a partir do Núcleo de Informações em Saúde - NIS/DAS/SES/RS.,
No ano de 2008, o PVC deixou de selecionar os municípios prioritários através do
CMI, e passou a utilizar como critério o número igual ou superior a 10 óbitos por ano.
70
Naquele ano, então, encontra-se 34 municípios prioritários, cujo com maior número de óbitos
verificou-se em Porto Alegre (216 óbitos e CMI 11,60) e com menor número, em Itaqui (02
óbitos e CMI 3,80). Referente a estes municípios destaca-se que Porto Alegre tem uma
população total de 1.438.830 habitantes; taxa de analfabetismo: 3,45%; expectativa de vida ao
nascer: 71,59 anos; PIB per capita: R$ 20.900. Itaqui tem uma população total de 37.180
habitantes; taxa de analfabetismo de 8,61%; expectativa de vida ao nascer (2000)
de 76,34 anos e PIB per capita de R$ 12.714.
A mudança de critérios deve-se às distorções decorrentes da utilização exclusiva do
CMI. Municípios com grande extensão territorial comparados com municípios de pequeno
porte territorial e populacional apresentavam um CMI muito alto, comparados aos maiores,
mesmo com um numero pequeno de óbito. A utilização do número absoluto de óbitos infantis
fez com que o grupo técnico da SES tivesse subsídios suficientes em termos de
conhecimentos da situação dos óbitos infantis do estado e, consequentemente, obtivesse uma
melhora na elaboração de estratégias, sendo fundamental para a tomada de decisão, e o
consequente desencadeamento de ações de saúde.
A análise realizada entre os municípios prioritários para o ano 2008 pode ser vista pela
tabela 11, a seguir.
71
Tabela 11 – Coeficientes de mortalidade infantil, 2007 e 2008, nos municípios prioritários do
PVC durante o ano de 2008
MUNICÍPIOS – 2008 (34 prioritários)
Nº ÓBITOS 2007
Nº ÓBITOS 2008
CMI 2008
Alegrete
11
09
8,90
Alvorada
50
49
15,50
Bagé
28
19
12,10
Bento Gonçalves
14
14
12,30
Cachoeira do Sul
22
19
18,10
Cachoeirinha
14
18
10,30
Camaquã
16
09
11,30
Canoas
57
56
11,50
Caxias do Sul
52
62
10,50
Cruz Alta
10
18
20,00
Erechim
18
18
15,40
Esteio
11
08
5,40
Gravataí
42
33
9,40
Ijui
16
10
11,60
Itaqui
11
02
3,80
Novo Hamburgo
42
48
16,40
Passo Fundo
36
38
14,80
Pelotas
50
66
16,80
Porto Alegre
212
216
11,60
Rio Grande
24
03
6,00
Rosário do Sul
13
37
14,80
Santa Cruz do Sul
21
13
9,30
Santa Maria
34
40
12,00
Santana do Livramento
15
14
12,10
Santo Ângelo
15
07
7,40
São Borja
13
09
11,20
São Gabriel
10
06
8,70
São Leopoldo
34
37
11,90
São Lourenço do Sul
10
02
4,50
Sapiranga
18
09
7,90
Sapucaia do Sul
18
21
14,40
Uruguaiana
43
39
18,40
Vacarias
15
13
14,10
Viamão
53
47
13,70
Fonte: Tabela adapatada pela autora, a partir do Núcleo de Informações em Saúde - NIS/DAS/SES/RS.
Ao analisar-se o conjunto de dados apresentados nesta sequência de tabelas anteriores,
pode-se destacar que o CMI infantil está associado ao analfabetismo, pois na grande maioria
dos municípios, no decorrer dos anos de 2003 a 2008, cujas as taxas de analfabetismo são
maiores o CMI também é maior, outro aspecto relevante se refere ao PIB per capita, pois é
um fator que acompanha o CMI, ou seja, quanto menor o PIB maior o CMI. Também
percebe-se que o número de habitantes pode estar correlacionado em algumas das situações.
Esses aspectos podem estar associados aos critérios de inclusão dos municípios como
prioritário, os quais foram sendo alterados no processo de implantação do PVC: passou de
número relativo para número absoluto de óbitos.
72
Na sequência analítica a seguir, realizou-se uma comparação descritiva para um
melhor detalhamento e compreensão do comportamento do Coefiente de Mortalidade Infantil
e das diferenças de média entre municípios proritários e não-prioritários
5.2. Uma comparação descritiva entre os municípios prioritários e não-prioritarios no
PVC
Com relação ao nosso segundo objetivo, que era a identificação do comportamento do
CMI comparativamente entre municípios prioritários, assessorados diretamente pelo grupo
técnico do PVC e aqueles que não eram prioritários, que não tiveram assessoria direta do
PVC, compara-se as médias dos coeficientes de ambos os grupos antes e, após a
implementação das estratégias do programa, observa-se que em 2002 a diferença de médias
não se apresentou significativa ao nível 0,05 (teste t para diferença de médias), ainda que
naquele momento a média dos municípios prioritários no PVC se manifestassem ligeiramente
maiores
11
. Contudo, cabe lembrar que o teste de significância para o nosso caso em que se
está trabalhando com o universo dos municípios do RS, não tem um sentido inferencial.
Quando são comparadas as médias do CMI entre os participantes (prioritários e não
participantes (não prioritários) do PVC no ano de 2003, 2004, 2005, 2006, 2007 e 2008,
mostradas na Tabela 12, observa-se uma diferença maior entre eles e, na comparação, o Teste
t para diferença de médias mostrou-se significativa, ainda que não tenha um sentido
inferencial. Observa-se, então, que, apesar de o PVC já estar acontecendo desde 2003, aqueles
municípios participantes do mesmo ainda apresentavam médias de CMI maiores que os não
participantes, conforme a tabela a seguir.
11
Esta informação é bastante óbvia porque aqueles municípios foram alvo do PVC justamente por terem CMI
maiores, em conjunto, que os demais no RS.
73
Tabela 12 – Médias de CMI de 2003 a 2008 entre participantes e não participantes do PVC
CMI 2003 à 2006
Municípios
N
Média
Desvio Padrão
CMI 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
Prioritários
16
28,35
10,41
Não prioritários
480
14,93
19,25
CMI 2004 - Secretaria
Estadual da Saúde
Prioritários
54
19,01
8,85
Não prioritários
442
14,04
16,80
CMI 2005 - Secretaria
Estadual da Saúde
Prioritários
43
20,05
13,34
Não prioritários
453
12,43
15,54
CMI 2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
Prioritários
21
15,59
3,18
Não prioritários
475
11,76
17,15
CMI 2007 - Secretaria
Estadual da Saúde
Prioritários
23
14,70
4,59
Não prioritários
473
12,88
8,37
CMI 2008 - Secretaria
Estadual da Saúde
Prioritários
34
11,82
3,96
Não prioritários
/Emergente
462
12,95
6,87
Fonte: Tabela adaptada pela autora, a partir dos resultados gerados pelo software SPSS, 2009.
Cabe ressaltar que ainda não pode-se dizer que o PVC tenha sido ineficiente por termos
encontrado médias maiores de CMI entre os participantes (do referido programa) em
comparação com os não participantes (e entre os que receberam assessoria direta do grupo
técnico e os que não receberam assessoria direta deste grupo técnico). Isso porque apenas
compara-se os mesmos em termos de médias sem considera-se as diferenças prévias, em
termos de características socioeconômicas e demográficas, as quais também podem afetar os
CMI. Paralelo a isso, sabe-se das limitações estatísticas do uso de médias, principalmente
quando tem-se casos extremos.
Além disso, estes não integrantes podem ser alvo de outros programas, que visem a
reduzir os CMI.
12
Assim sendo, uma análise descritiva como a que é apresentanda nesse
momento, em que pese o fato de que possa apontar certas tendências, ainda não é possível
falar em impacto. Para obter-se este último, necessita-se de uma análise que leve em conta
aquelas características mencionadas acima ou pode-se parear os municípios. Cabe destacar
que no item 4.1.1 apresenta-se os resultados de nossa análise de impacto (análise causal), a
qual se refere ao objetivo principal desta dissertação.
12
Destaca-se aqui o PIM (Programa Infância Melhor) do governo do RS, o qual, entre outros objetivos, também
visa reduzir a mortalidade infantil.
74
Com relação ao nosso terceiro objetivo que era comparar os CMI por coordenadoria
de saúde
13
, antes e após o PVC, observa-se que a implantação deste programa não teve um
impacto muito significativo, pois os dados não tiverem uma redução de dígitos como observa-
se a seguir, na tabela 13:
Tabela 13 – Coeficientes de mortalidade infantil, por coordenadorias regionais de saúde do
RS, 2002 – 2008
CRS
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
1ª CRS
14,00
13,90
12,92
12,07
12,19
12,35
11,80
2ª CRS
14,20
15,30
15,32
13,45
10,86
10,97
12,70
3ª CRS
20,90
20,10
19,14
17,49
15,83
12,01
15,90
4ª CRS
16,60
14,60
12,87
14,06
13,75
12,12
14,60
5ª CRS
12,10
13,70
14,92
13,56
12,48
10,85
12,30
6ª CRS
17,70
19,20
18,87
12,79
12,25
12,84
13,90
7ª CRS
18,90
19,70
22,34
14,47
15,25
16,70
13,80
8ª CRS
15,50
15,10
13,16
15,60
17,62
19,86
15,30
9ª CRS
20,10
21,40
18,09
16,25
13,51
16,11
13,20
10ª CRS
21,50
23,20
19,93
18,58
17,67
17,96
13,50
11ª CRS
14,40
18,60
15,74
12,67
14,58
16,53
13,10
12ª CRS
18,00
16,50
15,09
13,34
10,71
14,08
12,00
13ª CRS
16,70
19,20
16,23
14,43
15,82
12,87
13,00
14ª CRS
15,50
10,10
13,36
13,72
12,41
11,56
13,90
15ª CRS
16,60
21,90
24,23
13,77
15,47
13,71
11,30
16ª CRS
13,70
11,70
15,26
12,27
12,76
9,59
11,90
17ª CRS
10,50
12,40
12,39
11,58
11,01
12,73
9,80
18ª CRS
13,10
16,60
9,71
11,79
12,98
12,63
10,70
19ª CRS
17,70
14,20
12,72
17,49
10,46
12,66
15,50
Fonte: Núcleo de Informações em Saúde - NIS/DAS/SES/RS.
Conforme a tabela acima, verifica-se que no ano de 2002 a 10ª CRS apresentou CMI
21,50 sendo o maior coeficiente, e a 17ª CRS com CMI 10,50 sendo o menor. No ano de
2003, ano de implantação do PVC a 10ª CRS ficou com CMI 23,20 sendo este o maior, e a
14ª CRS com CMI 10,10 sendo o menor. No ano de 2004 a 15ª CRS com CMI 24,23 maior,
e o menor a 18ª CRS com CMI 9,71. No ano de 2005 a 10ª CRS com CMI 18,58 maior, e a
17ª CRS com CMI 11,58 menor. Em 2006 a 10ª CRS teve o maior CMI de 17,67 e a 19ª
CRS com o menor CMI 10,46.
No ano de 2007, a 8ª CRS teve o maior CMI de 19,86 e a 16ª CRS o menor CMI de
9,59. No ano de 2008 a 3ª CRS teve CMI de 15,90 sendo este o maior índice e a 17ª CRS
13
A gestão em saúde no Brasil está organizada em coordenadorias regionais de saúde, que gerenciam grupos de
municípios com proximidade geográfica, facilitando a comunicação dos gestores e organizando estratégias de
acordo com as características regionais.
75
com CMI 9,80 sendo o menor. Esses dados indicam que as coordenadorias, desde a
implantação do PVC em 2003, tiveram uma redução de 23,20 para 15,90 em 2008,
considerando os maiores índices. Analisados tais dados, pode-se afirmar que as quedas de
CMI estão ocorrendo à medida que o PVC vai se consolidando, mas ainda não pode-se falar
num impacto direto do mesmo, conforme já argumentado acima.
Destaca-se a 10ª CRS, que figurou em quatro anos como a coordenadoria com maior
CMI, enquanto a 17ª CRS apareceu por três anos com o menor CMI. Este dado pode
evidenciar que as características dos municípios da 10ª regional, pode ser um dos fatores que
interfere para redução do CMI. Entre os 13 municípios que compõem esta regional de saúde
estão Alegrete, Barra do Quarai, Itacurubi, Itaqui, Maçambara, Manoel Viana, Quarai,
Rosário do Sul, Santa Margarida do Sul, Santana do Livramento, São Borja, São Gabriel,
Uruguaiana. Sendo que a base econômica que se destaca nesta região é agricultura e a
pecuária. Também pode-se destacar que estes municípios, conforme dados SIAB/SES-RS
2005, possuem uma cobertura de ESF em torno de 15%, o que pode ser um aspecto relevante
para explicar esses indicadores. Outro aspecto específico a ser abordado sobre esta regional é
sua extensão, o que pode gerar dificuldade para expandir a estratégia. Note-se que as CRS,
que possuem municípios de maior porte, apresentam disparidades regionais para a cobertura
das equipes de Saúde da Família, possuindo valores abaixo da média do RS (31%).
Em contrapartida, a 17ª coordenadoria figurou por três anos como a que teve os
menores índices de mortalidade, esta regional esta constituído por 20 municípios que
englobam as cidades de Ajuricaba, Augusto Pestana, Bozano, Campo Novo, Catuípe,
Chiapetta, Condor, Coronel Barros, Crissiumal, Humaitá, Ijuí, Inhacorá, Jóia, Nova Ramada,
Panambi, Pejuçara, Santo Augusto, São Martinho, São Valério do Sul e Sede Nova. Em
relação a questão econômica, esta região tem como destaque a agricultura e a pecuária.
Pertencendo a esta regional destaca-se o município de Panambi, o qual é considerado
o 3º polo metal-mecânico do Rio Grande do Sul, referência nacional na produção de peças e
equipamentos para a indústria de máquinas agropecuárias e veículos automotores e
armazenamento e secagem de grãos. Junto com Condor, possui o maior Arranjo Produtivo
Local (APL) no ramo de produtos pós-colheita do país, com participação de mais de 80
empresas metalúrgicas. Os melhores indicadores socioeconômicos se localizam na 1ª, 5ª, 14ª,
9ª e 17ª CRS. E no que se refere à organização dos serviços de saúde estes municípios têm
76
sua maioria coberta pela Estratégia de Saúde da Família, (60 %). Municípios organizados em
sua maioria com Estratégias de Saúde da Família,cuja proposta de trabalho está focada no
acompanhamento direto das gestantes e das crianças deverá resultar num maior impacto
nestes indicadores. Como pode-se observar. Vislumbra-se aqui uma associação entre a
presença de múltiplos programas, que pretendem reduzir os CMI na efetiva redução dos
mesmos.
A tabela a seguir apresenta o coeficiente de mortalidade nos anos de 2002 a 2008,
ilustrando a redução dos CMI no decorrer destes anos no RS. Em 2002 o CMI foi de 15,60 e
2008 de 12, 80, sendo que a meta do programa para 2010 é chegar a índices menores que 10.
Tabela 14 – Coeficiente de mortalidade infantil RS de 2002 à 2008
ANO
CMI
2002
15,60
2003
15,90
2004
15,13
2005
13,64
2006
13,11
2007
12,72
2008
12,80
Fonte: NIS/SES.
Diante das constatações descritas anteriormente, em que analisou-se ano a ano do
programa entre municípios, também com suas respecitvamente regionais e os índices de
mortalidade infantil, realiza-se a seguir uma comparação entre municípios prioritários, que
recebem assessoria direta do programa e os que não recebem assessoria direta.
5.3 O impacto do PVC: uma comparação entre municípios
5.3.1 Análises descritivas preliminares
Para verificar tendências quanto as diferenças antes e após o PVC entre participantes e
não, realiza-se comparações em termos de diferenças entre CMI dos municípios que aderiram
ao PVC e aqueles que não aderiram no período anterior e posterior a instalação no programa
no RS. Para tanto realiza-se algumas análises descritivas, em termos de comparações de
médias entre participantes e não participantes do PVC. Compara-se as diferenças nas taxas
entre todos os anos do PVC (de 2003 até 2008) com o ano anterior ao programa (2002).
77
Observa-se que entre aqueles participantes no primeiro ano do PVC (2003) houve
uma redução dos CMI entre 2004 e 2002, posto que a média da diferença apareceu com sinal
negativo conforme ilustra a tabela 15 abaixo. Já entre os não participantes, a diferença
apareceu positiva, o que indica um aumento nos CMI de 2002 para 2004.
Tabela 15 – Diferença de média da diferença CMI04-CMI02 entre prioritários e não em 2003
PVC03 Município
prioritário no Programa
Viva Criança em 2003 -
NIS/SES/RS
N
Média da
diferença
Desvio
padrão
Cmi 04 – Cmi 02
1 sim
16
-1,4908
2,409202
0 não
480
2,4725
1,096046
Fonte:Tabela gerada pelo software SPSS.
Com relação ao segundo ano do PVC (2004), em comparação com o ano base de
2002, observa-se que entre aqueles participantes houve uma redução dos CMI entre 2005 e
2002 posto que a média da diferença apareceu com sinal negativo conforme ilustra a tabela
abaixo. Já entre os não participantes a diferença apareceu positiva, o que indica um aumento
nos CMI de 2002 para 2005.
Tabela 16 – Diferença de média da diferença CMI05-CMI02 entre prioritários e não em 2004
PVC04 Município
prioritário no Programa
Viva Criança em 2004 -
NIS/SES/RS
N
Média da
diferença
Desvio
padrão
cmi05 - cmi 02
1 sim
54
-3,4018
2,374592
0 não
442
1,6187
1,511620
Fonte:Tabela gerada pelo software SPSS.
No terceiro ano do PVC (2005) os integrantes do referido programa tiveram queda
nos CMI em comparação com o ano base 2002, sendo a maior queda no período por nós
analisado (de 2002 até 2007
14
). Os não participantes também tiveram queda nos CMI; porém,
menos expressiva que a queda dos participantes, de acordo com a tabela a seguir.
14
Não foram analisados os dados de 2008 aqui por existirem dados do ano posterior a ele (2009) disponíveis e
completos.
78
Tabela 17 – Diferença de média da diferença CMI06-CMI02 entre prioritários e não em 2005
PVC05 Municipio
prioritário no Programa
Viva Criança em 2005 -
NIS/SES/RS
N
Média da
diferença
Desvio
padrão
cmi06-cmi02
1 sim
43
-4,2321
2,351688
0 não
453
-1,8919
1,136443
Fonte:Tabela gerada pelo software SPSS.
Com relação ao penúltimo ano analisado (2006), observa-se a mesma tendência
detectada no ano de 2005, conforme ilustra a tabela abaixo.
Tabela 18 – Diferença de média da diferença CMI07-CMI02 entre prioritários e não em 2006
PVC06 Municipio
prioritário no Programa
Viva Criança em 2006 -
NIS/SES/RS
N
Média da
diferença
Desvio
padrão
cmi07-cmi02
1 sim
21
-3,0144
2,474682
0 não
475
-2,3030
6,24630
Fonte:Tabela gerada pelo software SPSS.
No que se refere ao ano de 2007, observa-se a mesma tendência detectada no ano de
2005, conforme ilustra a tabela abaixo.
Tabela 19 – Diferença de média da diferença CMI08-CMI02 entre prioritários e não em 2007
PVC07 Municipio
prioritário no Programa
Viva a Criança em 2007 -
NIS/SES/RS
N
Média da
diferença
Desvio
padrão
cmi08-cmi02
1 sim
23
-5,0204
6,20552
0 não
472
-3,0479
2,290258
Fonte:Tabela gerada pelo software SPSS.
Quando analisa-se o aspecto da intensidade da participação, percebe-se que somente 6
municípios participaram durante todos os anos do PVC analisados, isto é, de 2003 até 2008;
os demais ou nunca participaram (428) ou participaram de forma descontínua.
Ao analisar-se as diferenças de médias nos CMI do último ano pesquisado, 2008,
constata-se que não existem diferenças de médias significativas entre aqueles que sempre
participaram de forma prioritária versus aqueles que nunca participaram de forma prioritária,
79
entre aqueles que sempre participaram de forma prioritária versus aqueles que participaram
com descontinuidade e nem entre aqueles que nunca participaram de forma prioritária versus
aqueles que participarem com descontinuidade, as tabelas 20, 21 e 22 ilustram essas
constatações.
Tabela 20 – Diferença de média CMI08 entre aqueles que sempre foram prioritários no PVC e
que nunca
continuidade participação
N
Média da
diferença
Desvio
padrão
CMI08 -CMI 02
1 sempre
6
13,0833
5,88062
0 nunca
428
12,8771
16,40501
Fonte:Tabela gerada pelo software SPSS p=0,97.
Tabela 21 – Diferença de média CMI08 entre aqueles que sempre foram prioritários no PVC e
que foram prioritários com descontinuidade
sempre X descontinuidade
participação
N
Média da
diferença
Desvio
padrão
CMI08-CMI02
1 sempre
6
13,0833
5,88062
0 com descontinuidade
62
13,1306
6,8801
Fonte:Tabela gerada pelo software SPSS p=0,98.
Tabela 22 – Diferença de média CMI08 entre aqueles que nunca foram prioritários no PVC e
que foram com descontinuidade
Desc. nunca descontinuidade
participação
N
Média da
diferença
Desvio
padrão
CMI08 -CMI02
1 descontinuidade
62
13,1306
6,58801
0 nunca
428
12,8404
17,37786
Fonte:Tabela gerada pelo software SPSS p=0,89.
Contudo, ainda não pode-se dizer que o PVC tenha tido ou não um impacto na redução
dos CMI porque deve-se levar em conta características dos municípios participantes e não, as
quais podem ter impacto nos CMI.
80
5.3.2 Análise de impacto
Para incluir-se variáveis de controle, as quais ajudem a verificar se de fato existem
diferenças significativas entre os CMI antes e após o PVC entre prioritários e não, precisa-se
valer de modelos de causa e efeito multivariados. Assim sendo, utiliza-se da técnica da análise
de regressão.
Conforme Bastos (2006), a análise de regressão é um tipo de análise multivariada que
visa a estabelecer causas e efeitos, estabelecendo os efeitos de uma ou mais variáveis
independentes em uma variável dependente. Além disso, informa quanto da variação na
dependente é explicado pelo conjunto das independentes colocadas no modelo. Tanto uma
análise de regressão como uma ANOVA, apresenta somente uma variável dependente de cada
vez, não sendo possível numa análise de regressão usa-se duas ou mais dependentes ao
mesmo tempo ou variáveis serem dependentes e independentes ao mesmo tempo.
A análise de regressão múltipla
15
estuda como uma variável dependente Y está
relacionada com duas ou mais variáveis independentes, x1,x2,x3,...,xn. Tem-se:
Y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + ... + βnxn +Є
A suposição é que o valor esperado (Є) seja igual a zero. Neste caso, a equação de
regressão múltipla estimada é:
Ŷ= b0 + b1x1+b2x2+b3x3+... +bnxn
Onde b0,b1,b2,b3,bn são as estimativas de β1,β2,β3,....,βn e Ŷ o valor estimado da
variável dependente Y.
No caso de uma regressão bivariada, o modelo fica Ŷ= b0 + b1x1.
O critério dos mínimos quadrados é aplicado, e os valores estimados são calculados
através da equação estimada. O objetivo é de minimizar a soma dos quadrados dos resíduos,
ou seja, obter o min. Σ[Y(observado) – Ŷ(estimado)]² (Williams, 2002, 485-500).
15
Ver mais Williams, A D., 2002; Downing, D; Clark, J, 1998.
81
Os testes de significância usados na regressão linear são o Teste F (teste de Fischer) e
o Teste t. O Teste F, no caso multivariado, é usado para determinar se há uma relação
significativa entre a variável dependente e o conjunto de todas as variáveis independentes
concomitantemente. O Teste F é referido como o teste do significado total. As hipóteses deste
teste são as seguintes:
H0: β0=β1= β2= β3= β4= β5 = β6 = 0, isto é, a variável dependente não é influenciada pelas
variáveis dependentes.
H1: pelo menos um deles influência a variável dependente, isto é, βi ≠ 0, para algum i =
0,1,2,3,4,5,6.
O Teste t é usado para determinar se as variáveis independentes são individualmente
significantes. É realizado para cada variável independentemente. Este teste é considerado
como o teste do significado individual. Seu objetivo é testar se o coeficiente βi da variável Xi
pode ser igual a zero, isto é, se Xi não interfere individualmente em Y, enquanto todas as
demais variáveis permanecem constantes. As hipóteses do teste t são:
H0: i=0, a variável Xi não interfere nas variações da variável dependente.
H1: i≠0, a variável Xi é significativa no comportamento da variável dependente.
Para a análise bivariada, o Teste F e o Teste t têm o mesmo significado
16
. Baseado nos
conceitos teóricos apresentados, realiza-se as análises multivariadas. As estatísticas básicas de
análise são o coeficiente de correlação R e o coeficiente de determinação R
2
e os coeficientes
padronizados beta.
A estatística fornecida da análise de regressão para testar o grau de dependência entre
variáveis é o coeficiente de determinação R
2
e o modelo de teste é a análise de variância
(Anova). O coeficiente de determinação pode ser interpretado como a porcentagem da
variável dependente que pode ser explicada pela equação de regressão estimada pelas
variáveis independentes. Muitos analistas preferem ajustar este R
2
ao número de variáveis
independentes para evitar superestimar o impacto de adicionar uma variável independente na
16
idem.
82
quantia de variabilidade explicada na equação de regressão estimada; a medida resultante é
denominada coeficiente de determinação ajustado.
Utiliza-se também o Teste t, que usa o valor de beta e o nível de significância
associado a este valor beta, para verificar a dependência. Adota-se um nível de significância
de 5%. Contudo, cabe relembrar que, como se está lidando com o universo dos municípios do
RS, o teste de significância não tem valor inferencial.
Especificamente sobre nossos modelos, conforme explica-se na metodologia, nossa
variável dependente foi a diferença nos CMI e independente principal a adesão ao PVC (se
prioritário ou não). Além disso incluí-se nos modelos todas as variáveis de controle possíveis,
as quais julga-se, por razões teóricas ou práticas, que possam afetar a variável dependente.
Antes de se rodar o primeiro modelo de impacto, que visava a medir o impacto do
primeiro ano do PVC nas diferenças nos CMI entre 2003 e 2002, 2004 e 2002, 2005 e 2002 e
2006 e 2002, 2007 e 2002 e 2008 e 2002. Verifica-se, em termos de associação bivariada
(duas a duas) qual seria a magnitude da associação entre nossas variáveis independentes e
nossa dependentes. Já por essa análise verificou-se que não havia uma associação expressiva
entre nossas variáveis independentes (e nem a adesão ao PVC) em cada um dos anos
analisados e as diferenças nos CMI. Em tais modelos de impacto (análises de regressão
multivariadas)
17
, para cada ano do PVC em comparação com o ano base 2002, não foram
explicativos
18
.
Foram realizadas também análises multivariadas comparando os anos do PVC entre si,
através do uso da planilha em formato longo e da variável interativa ano após multiplicado
pela participação no PVC, conforme já foi explicado na introdução dessa dissertação.
Especificamente, a variável que mede o impacto do programa não se manifestou significativa
em nenhuma das comparações. Ainda dentro da estratégia multivariada, efetuaram-se os
mesmos modelos multivariados mencionados acima, para o ano de 2008, usando como
17
A análise de regressão multivariada estuda como uma variável dependente Y está relacionada com duas ou
mais variáveis independentes, x1,x2,x3,...,xn. Tem-se: Y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + ... + βnxn +Є Onde
b0,b1,b2,b3,bn são as estimativas de β1,β2,β3,....,βn e Ŷ o valor estimado da variável dependente Y.
18
Todas os resultados encontram-se em anexo (Anexos A até J) no formato original gerado pelo software SPSS.
83
variável independente principal o grau de participação (e não mais se participou ou não de
forma prioritária do PVC) considerando apenas aqueles que participaram de forma prioritária
em todos os anos do PVC versus aqueles que nunca participaram de forma prioritária. Tal
análise também não apontou tendências expressivas de impacto.
5.3.3 O impacto do PVC após pareamento das unidades de análise
Diante da constante inexpressividade de modelos de regressão multivariados, decidiu-
se partir para um processo de pareamento, o qual visa a equiparar os municípios, em termos
de algumas características sociodemográficas, as quais julgou-se que pudessem estar viesando
os resultados, dado que, ao tomar-se o conjunto dos municípios do RS, existiam unidades com
especificidades tais que as tornaram incomparáveis.
Para tanto, efetuou-se o pareamento através da técnica do escore de propensão para
pareamento
19
, para cada ano do PVC. Quando compara-se os CMI entre prioritários e não
prioritários do PVC, observou-se resultados mais precisos do que aqueles obtidos nas análises
descritivas ilustradas acima e do que aqueles pouco expressivos obtidos nos modelos de
impacto efetuados através de análises de regressão multivariadas.
Pode-se observar que, por exemplo no ano de 2003, mesmo após parear-se os
municípios (obteve-se, após pareamento, uma amostra de 465 dos 496 do total do RS), os
integrantes prioritários do PVC apresentam médias maiores nos CMI em comparação com
aqueles municípios não prioritários no programa. Pode-se ver essa informação ilustrada na
Tabela 23 a seguir, na qual tem-se a média dos CMI para os participantes prioritários do PVC
igual a 28,34 antes do pareamento e de 28,34 após e para os não prioritários foi de 14,37 antes
do pareamento e 19,14 após. Observa-se então que, no primeiro ano do programa, os não
prioritários no PVC apresentaram sempre CMI menores que os prioritários, pareando-se ou
não.
84
Tabela 23 – CMI 2003 para prioritários e não, antes e após pareamento
---------------------------------------------------------------------------------------
Variável Amostra | No PVC Não PVC Diferença erro padrão T-stat
----------------------------+-----------------------------------------------------------
cmi_2003 Não pareado | 28,348125 14,3722495 13,9758755 4,63162856 3,02
Pareado | 28,348125 19,1462502 9,20187479 8,06880879 1,14
----------------------------+-----------------------------------------------------------
N=465 Tabela gerada pelo software STATA 9.0.
Fonte: pesquisa 2009.
Já para no ano de 2004 (obteve-se, após pareamento, uma amostra de 456 dos 496 do
total do RS), observa-se que os municípios os prioritários do PVC apresentaram, após
pareamento, médias menores dos CMI, em comparação com aqueles municípios não
prioritários no programa. Pode-se ver a informação ilustrada na Tabela 24 abaixo, na qual
tem-se a média dos CMI para os prioritários do PVC igual a 19,01 antes do pareamento e de
17,08 após e para os não prioritários foi de 13,89 antes do pareamento e 19,60 após. Ve-se,
então, que os prioritários no PVC apresentaram CMI menores somente após o pareamento da
amostra.
Tabela 24 – CMI 2004 para prioritários e não, antes e após pareamento
----------------------------------------------------------------------------------------
Variável Amostra | No PVC Não PVC Diferença erro padrão T-stat
----------------------------+-----------------------------------------------------------
cmi_2004 Não pareado| 19,0137036 13,8990267 5,1146769 2,27474943 2,25
Pareado | 17,0866666 19,6097777 -2,52311114 3,11573101 0,81
----------------------------+-----------------------------------------------------------
N=456 Tabela gerada pelo software STATA 9.0
Fonte: pesquisa 2009.
Com relação ao ano de 2005 (obteve-se, após pareamento, uma amostra de 458 dos
496 do total do RS), observa-se que os municípios prioritários no PVC apresentam médias
menores nos CMI em comparação com aqueles municípios não prioritários no programa,
somente após pareamento. Pode-se ver essa informação ilustrada na Tabela 25, a seguir, com
uma média nos CMI para os prioritários no PVC igual a 20,04 antes do pareamento e de 13,77
após e para os não prioritários for de 12,32 antes do pareamento e 20,86 após. Verifica-se,
então, que os prioritários no PVC apresentam CMI menores somente quando párea-se a
amostra.
19
Tal técnica já foi explicada na sessão metodológica na introdução dessa dissertação.
85
Tabela 25 – CMI 2005 para participantes e não, antes e após pareamento
------------------------------------------------------------------------------------------
Variável Amostra | No PVC Não PVC Diferença erro padrão T-stat
----------------------------+-------------------------------------------------------------
cmi_2005 Não pareado | 20,0462791 12,3232227 7,72305637 2,33640102 3,31
Pareado | 13,7722221 20,8608334 -7,08861122 3,20181814 2,21
----------------------------+-------------------------------------------------------------
N=458 Tabela gerada pelo software STATA 9.0
Fonte: pesquisa 2009.
Para o ano de 2006, observa-se a mesma tendência dos anos anteriores, nos quais os
prioritários no PVC somente apresentam médias de CMI menores que os não prioritários
após o pareamento. Igual tendência se manifestou também para o ano de 2007, conforme
ilustram-se respectivamente, as Tabelas 26 e 27 abaixo:
Tabela 26 – CMI 2006 para prioritários e não, antes e após pareamento
----------------------------------------------------------------------------------------
Variável Amostra | No PVC Não PVC Diferença erro padrão T-stat
----------------------------+-----------------------------------------------------------
cmi_2006 Não pareado | 15,5904763 12,1331081 3,45736821 3,65324684 0,95
Pareado | 13,465673 18,7656724 -5,33298321 1,94992323 2,72
----------------------------+-----------------------------------------------------------
N=449 Tabela gerada pelo software STATA 9.0
Fonte: pesquisa 2009.
Tabela 27 – CMI 2007 para prioritários e não, antes e após pareamento
----------------------------------------------------------------------------------------
Variável Amostra | No PVC Não PVC Diferença erro padrão T-stat
----------------------------+-----------------------------------------------------------
cmi_2007 Não pareado | 14,7064546 12,783321 1,92313365 3,68379769 0,52
Pareado | 13,2866296 15,4724736 -2,185844 3,85759143 0,57
--------------- -------------+-----------------------------------------------------------
N=460 Tabela gerada pelo software STATA 9.0
Fonte: pesquisa 2009.
Observa-se que a maior diferença nas médias dos CMI entre prioritários e não
aconteceu no ano de 2005 e de 2006. Tal diferença, vale lembrar, se manifesta no sentido de
que municípios prioritários no PVC apresentaram médias menores dos CMI que os não
prioritários.
86
Por fim cabe enfatizar que, apesar de nesse momento das análises com pareamento, se
está lidando não mais com o universo dos municípios do RS, mas sim com amostras, dado
que elas são grandes (quase a totalidade) os testes de significâncias das diferenças de médias,
os quais não se apresentaram sempre de forma estatisticamente significativa, não devem ser
encarados como um problema.
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Dado que percebe-se, em termos gerais, certa inconstância nas variações nos CMIs no
RS entre os anos de existência do PVC e pelo fato de nossos modelos multivariados não terem
sido expressivos, pode-se pensar que possam existir outras variáveis que expliquem os CMIs
as quais não foram incorporadas nesse estudo por falta de acesso às mesmas.
Com relação ao fato de termos encontrado alguns resultados não tão indicativos de um
impacto expressivo do PVC nos CMIs levanta alguns questionamentos sobre a maneira como
o programa foi implementado. Basicamente se pensa em termos mais qualitativos,
considerando que não basta apenas para um município aderir ao programa, precisamos
conhecer as condições dessa adesão. Isso passa pelo conhecimento de como o programa é
implementado, se as estratégias estabelecidas pela SES-RS são cumpridas de fato e como são
cumpridas.
Considerando que ele envolve dimensão mais qualitativa, seria interessante, como
agenda futura, pensar numa avaliação mais de processo (investigar a implementação)
20
, a qual
ajude a entender os resultados da avaliação aqui apresentada (avaliação de impacto)
21
.
Além disso, poderíamos pensar na organização, ou mesmo aprimoramento do que se
tem, de um banco de dados que seja constantemente alimentado com informações sobre
integrantes e não integrantes do PVC, isso para termos mais dados ao longo do tempo.
Além destes aspectos, salienta-se que foi realizada qui uma avaliação de impacto que
não contou com informações teoricamente e nem praticamente selecionadas sobre os
20
Avaliação de processos – realizada durante a implementação do programa, diz respeito à dimensão de gestão.
É uma avaliação periódica que procura detectar as dificuldades que ocorrem durante o processo para efetuar
correções ou adequações. Serve de suporte para melhorar a eficiência operativa.
21
Avaliação de impactos ou resultados – tem objetivos mais ambiciosos, respondendo se o programa funcionou
ou não. Procura verificar em que medida o programa alcança seus objetivos e quais são os seus efeitos,
indagando se houve modificações na situação-problema que originou a formulação do programa, após sua
implementação. Serve de suporte para decisão sobre política, como continuação do programa e formulação de
outros.
88
municípios no momento anterior ao PVC. Teve-se de utilizar dados secundários, muitas vezes
defasados
22
, os quais obtive-se por diferentes fontes para montar nosso banco dados.
O ideal seria que antes do PVC ter sido implementado
23
tivesse sido feita uma
pesquisa de diagnóstico sobre aqueles municípios que iam aderindo em conjunto com a
seleção de outros municípios não aderentes, mas que tivessem características bastante
similares àqueles que aderiram. Tal procedimento teria facilitado no momento da realização
dos testes de causalidade (de impacto) multivariados, porque aí teria-se um conjunto de
informações disponíveis ou até nem precisaríamos incluir variáveis de controle, dado que
teríamos um pareamento previamente feito e razoavelmente bem equilibrado. Talvez o mais
sensato e viável seria implementar o programa de forma ainda experimental ou como projeto
piloto e realizar uma avaliação de impacto como a que está sendo apresentada aqui, para
alguns poucos municípios previamente selecionados em função de suas similaridades,
determinando aleatoriamente que alguns fariam parte do programa e outros não. Esta
estratégia permitiria um desenho de avaliação de impacto bastante rigoroso e com caráter
experimental
24
.
Salienta-se, por fim, as relevantes contribuições desta experiência de avaliação com o
PVC, a qual sugere-se que fosse continuada e ampliada para outros projetos/programas no Rio
Grande do Sul. A primeira contribuição diz respeito ao fato de ter-se trabalhado com dois
grupos (aqueles que fizeram parte de forma prioritária e que não fizeram parte de forma
prioritária) e de ter-se realizado o procedimento estatístico do pareamento dos grupos, o qual,
mesmo não sendo perfeito, garantiu maior rigor nas comparações dos CMIs nos diferentes
anos do PVC. Recomenda-se que, sempre que possível, tais procedimentos sejam levados em
conta nas avaliações de impacto que possam vir a ser realizadas sobre diferentes áreas,
projetos e programas no Rio Grande do Sul.
22
Tais como aqueles oriundos estritamente dos censos do IBGE.
23
Tal procedimento é conhecido na literatura como Avaliação ex-ante, a qual é realizada no começo de um
programa, com o fito de dar suporte à decisão de implementar ou não o programa, e ordenar os vários projetos
segundo sua eficiência para alcançar os objetivos determinados. O elemento central da avaliação ex-ante é o
diagnóstico, que auxilia na alocação dos recursos disponíveis de acordo com os objetivos propostos.
24
Este desenho é muito mais usado nas ciências naturais e se constitui num delineamento de pesquisa, no qual o
pesquisador deseja verificar uma relação de causa e efeito, em que X seria um tratamento qualquer e Y o efeito
do mesmo. Para tanto o pesquisador seleciona aleatoriamente elementos que receberão o tratamento e outros que
não. Nas Ciências Humanas pode-se trabalhar com a mesma lógica, porque normalmente não há como selecionar
aleatoriamente aqueles que recebem algum tratamento e aqueles que não, pois isso já deve ser dado
naturalmente.
89
Por fim destaca-se o fato dessa avaliação ter sido feita de forma independente, ou seja,
ter sido feita por alguém de fora da gestão pública. Tal aspecto, inclusive, é destacado por
Arretche (1998) quando ela defende que: “porque destinadas a exercer controle sobre as
intervenções públicas, seja dos cidadãos sobre o governo, seja do governo sobre si mesmo, as
avaliações precisam ser conduzidas por órgãos independentes” (p.37-38).
E ainda, para a autora, é muito difícil que avaliações realizadas pelas próprias equipes
governamentais encarregadas da execução de uma dada política sejam críveis e isentas
(embora a neutralidade absoluta seja impossível). Há uma série de incentivos para que tais
avaliações concluam pelo sucesso do programa ou, pelo menos, que tendam a minimizar seus
elementos de fracasso. Tais razões vão desde a manutenção dos próprios empregos até o
interesse das burocracias em aumentar suas margens de poder e de gasto.
Por isso, é mais difícil que tais “avaliações” tenham em geral valor avaliativo, ainda
que possam ser bons instrumentos de pesquisa para estudos de avaliação, mais
particularmente avaliações de eficácia (ARRETCHE, 1998, p.37-38). Soma-se a isso o fato de
que nem sempre equipes de gestores conseguem dar conta, além dos saberes que precisam
dominar sobre formulação e implementação, de todas as peculiaridades que envolvem a vasta
gama de procedimentos técnicos necessários para uma avaliação de impacto minimamente
convincente.
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95
______. SECRETARIA ESTADUAL DA SAÚDE DO ESTADO. Apresenta informações
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ANEXOS
ANEXO A – Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS-CMI 2003 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,269(a)
,072
,029
23,72171
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
18961,744
20
948,087
1,685
,033(a)
Residual
243094,927
432
562,720
Total
262056,671
452
b Dependent Variable: cmi0302
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-17,773
19,443
-,914
,361
PVC_2003 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2003
8,114
6,476
,062
1,253
,211
,869
1,150
Taxa_urb Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
,024
,074
,025
,319
,750
,338
2,956
Pib_perR$ PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
-,803
1,227
-,276
-,654
,513
,012
83,115
BCG_02 Cobertura da
vacina BCG - Ano
2002 - DATASUS
,082
,054
,089
1,532
,126
,634
1,578
Hep.B_02 Cobertura
da vacina contra
Hepatite B - Ano 2002
- DATASUS
-,316
,081
-,333
-3,889
,000
,293
3,415
Pólio_02 Cobertura
da vacina contra
Poliomielite - Ano
2002 - DATASUS
,277
,117
,304
2,372
,018
,130
7,663
98
Tetra_02 Cobertura
da vacina Tetravalente
(DTP+Hib) - Ano
2002 - DATASUS
-,058
,122
-,049
-,472
,637
,197
5,064
DTP_02 Cobertura da
vacina Tríplice
Bacteriana (DTP) -
Ano 2002 -
DATASUS
-,018
,113
-,019
-,162
,871
,160
6,247
Triviral_02 Cobertura
da vacina Tríplice
Viral (SCR) - Ano
2002 - DATASUS
-,081
,039
-,100
-2,072
,039
,919
1,088
BPN_02 Percentual
de crianças com baixo
peso ao nascer (BPN) -
Ano 2002 - Secretaria
Estadual da Saúde
-,318
,299
-,051
-1,066
,287
,930
1,076
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
,037
,081
,023
,459
,646
,843
1,186
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com
saúde - Ano 2003 -
SIOPS
-,009
,119
-,004
-,075
,941
,821
1,218
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,062
,105
,031
,588
,557
,761
1,314
anos estudo Media
dos anos de estudo,
pop 25 anos ou mais -
Ano 2000 - Atlas do
Desenv. Humano no
Brasil
-,633
3,117
-,022
-,203
,839
,185
5,393
rend2000 Renda
percapita 2000 - Atlas
,002
,023
,005
,073
,942
,387
2,586
uti_neo Municípios
que possuem UTI
Neonatal
-2,439
6,558
-,021
-,372
,710
,684
1,461
PIM_2003
Municípios habilitados
no PIM 2003
,295
4,128
,003
,072
,943
,905
1,104
idese_03 idese_2003
33,428
30,038
,089
1,113
,266
,339
2,954
leito_03 Leito_2003
,000
,004
-,002
-,045
,964
,698
1,433
pib_perr PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
,785
1,227
,270
,640
,522
,012
82,915
a Dependent Variable: cmi0302
99
ANEXO B – Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2003 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,158(a)
,025
-,003
24,61218
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
6939,433
13
533,803
,881
,573(a)
Residual
271985,972
449
605,759
Total
278925,405
462
b Dependent Variable: cmi0302
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-6,940
18,400
-,377
,706
PVC_2003 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2003
8,449
6,615
,063
1,277
,202
,896
1,116
Taxa_urb Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
,038
,068
,040
,557
,578
,424
2,360
Triviral_02 Cobertura
da vacina Tríplice
Viral (SCR) - Ano
2002 - DATASUS
-,081
,039
-,098
-2,059
,040
,957
1,045
BPN_02 Percentual
de crianças com baixo
peso ao nascer (BPN) -
Ano 2002 - Secretaria
Estadual da Saúde
-,351
,300
-,056
-1,172
,242
,948
1,055
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
,050
,082
,031
,611
,541
,860
1,162
100
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com
saúde - Ano 2003 -
SIOPS
,012
,121
,005
,097
,923
,829
1,206
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,084
,106
,042
,797
,426
,778
1,285
rend2000 Renda
percapita 2000 - Atlas
-,001
,021
-,004
-,060
,952
,494
2,023
uti_neo Municípios
que possuem UTI
Neonatal
-2,504
6,599
-,021
-,379
,705
,727
1,376
PIM_2003
Municípios habilitados
no PIM 2003
-,242
4,188
-,003
-,058
,954
,924
1,082
idese_03 idese_2003
12,151
27,269
,032
,446
,656
,431
2,322
leito_03 Leito_2003
2,33E-
006
,004
,000
,001
1,000
,716
1,397
pib_perr PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
,020
,149
,007
,134
,894
,877
1,140
a Dependent Variable: cmi0302
101
ANEXO C- Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2004 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,354(a)
,126
-,121
20,12187
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
4130,586
20
206,529
,510
,954(a)
Residual
28747,175
71
404,890
Total
32877,761
91
b Dependent Variable: cmi0402
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
37,535
46,404
,809
,421
PVC_2004 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2004
-2,839
6,629
-,064
-,428
,670
,550
1,817
Taxa_urb Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
,197
,172
,266
1,141
,258
,227
4,410
Pib_perR$ PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
1,387
2,948
1,115
,471
,639
,002
455,898
BCG_03 Cobertura da
vacina BCG - Ano
2003 - DATASUS
-,006
,119
-,009
-,051
,959
,437
2,291
Hep.B_03 Cobertura
da vacina contra
Hepatite B - Ano 2003
- DATASUS
,053
,199
,068
,265
,792
,187
5,358
Pólio_03 Cobertura
da vacina contra
Poliomielite - Ano
2003 - DATASUS
-,103
,418
-,177
-,246
,807
,024
42,311
Tetra_03 Cobertura
da vacina Tetravalente
(DTP+Hib) - Ano
2003 - DATASUS
,181
,386
,314
,469
,640
,028
36,334
102
DTP_03 Cobertura da
vacina Tríplice
Bacteriana (DTP) -
Ano 2003 -
DATASUS
,031
,411
,015
,076
,939
,299
3,350
Triviral_03 Cobertura
da vacina Tríplice
Viral (SCR) - Ano
2003 - DATASUS
-,169
,109
-,239
-1,543
,127
,512
1,953
BPN_03 Percentual
de crianças com baixo
peso ao nascer (BPN) -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
,014
,568
,003
,025
,980
,778
1,285
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
,054
,182
,039
,294
,770
,710
1,408
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com
saúde - Ano 2003 -
SIOPS
-,130
,272
-,074
-,478
,634
,510
1,960
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,314
,243
,173
1,293
,200
,686
1,458
anos estudo Media
dos anos de estudo,
pop 25 anos ou mais -
Ano 2000 - Atlas do
Desenv. Humano no
Brasil
-7,273
6,179
-,356
-1,177
,243
,135
7,434
rend2000 Renda
percapita 2000 - Atlas
,000
,048
-,001
-,002
,998
,274
3,643
uti_neo Municipios
que possuem UTI
Neonatal
-1,234
9,688
-,020
-,127
,899
,484
2,066
PIM_2003
Municipios habilitados
no PIM 2003
-,055
6,655
-,001
-,008
,993
,876
1,141
idese_03 idese_2003
-17,464
64,314
-,056
-,272
,787
,292
3,420
leito_03 Leito_2003
,017
,023
,141
,718
,475
,319
3,131
pib_perr PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
-1,449
2,968
-1,162
-,488
,627
,002
460,474
a Dependent Variable: cmi0402
103
ANEXO D - Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2004 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,140(a)
,020
-,011
23,38433
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
4923,961
14
351,712
,643
,829(a)
Residual
246072,036
450
546,827
Total
250995,997
464
b Dependent Variable: cmi0402
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-1,320
18,126
-,073
,942
PVC_2004 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2004
2,063
4,089
,028
,505
,614
,685
1,460
Taxa_urb Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
,040
,072
,045
,552
,581
,334
2,991
Pib_perR$ PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
-,008
,141
-,003
-,057
,955
,876
1,142
Triviral_03 Cobertura
da vacina Tríplice
Viral (SCR) - Ano
2003 - DATASUS
,012
,039
,015
,317
,752
,928
1,077
BPN_03 Percentual
de crianças com baixo
peso ao nascer (BPN) -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
,226
,270
,041
,835
,404
,895
1,117
104
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
,061
,078
,040
,787
,432
,858
1,165
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com
saúde - Ano 2003 -
SIOPS
-,077
,117
-,034
-,657
,511
,809
1,237
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,149
,101
,078
1,470
,142
,766
1,306
anos estudo Media
dos anos de estudo,
pop 25 anos ou mais -
Ano 2000 - Atlas do
Desenv. Humano no
Brasil
1,722
3,015
,061
,571
,568
,189
5,304
rend2000 Renda
percapita 2000 - Atlas
-,002
,022
-,008
-,112
,911
,392
2,549
uti_neo Municipios
que possuem UTI
Neonatal
-2,878
6,530
-,025
-,441
,660
,670
1,493
PIM_2003
Municipios habilitados
no PIM 2003
,760
3,973
,009
,191
,848
,927
1,079
idese_03 idese_2003
-29,443
28,420
-,081
-1,036
,301
,358
2,795
leito_03 Leito_2003
,000
,004
,006
,099
,921
,702
1,424
a Dependent Variable: cmi0402
105
ANEXO E - Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2005 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,668(a)
,447
,084
15,37460
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
5538,210
19
291,485
1,233
,298(a)
Residual
6854,973
29
236,378
Total
12393,184
48
b Dependent Variable: cmi0502
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-111,895
66,367
-1,686
,103
PVC_2005 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2005
-,111
6,978
-,003
-,016
,987
,661
1,514
Taxa_urb Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
-,027
,216
-,048
-,127
,900
,134
7,458
Pib_perR$ PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
-,622
,894
-,161
-,696
,492
,356
2,813
BCG_04 Cobertura da
vacina BCG - Ano
2004 - DATASUS
-,201
,135
-,440
-1,491
,147
,219
4,561
Hep.B_04 Cobertura
da vacina contra
Hepatite B - Ano 2004
- DATASUS
-,315
,347
-,461
-,905
,373
,074
13,605
Pólio_04 Cobertura
da vacina contra
Poliomielite - Ano
2004 - DATASUS
-,173
,422
-,195
-,411
,684
,085
11,740
Tetra_04 Cobertura
da vacina Tetravalente
(DTP+Hib) - Ano
2004 - DATASUS
,792
,355
,978
2,234
,033
,100
10,042
106
DTP_04 Cobertura da
vacina Tríplice
Bacteriana (DTP) -
Ano 2004 -
DATASUS
1,069
,806
,362
1,327
,195
,257
3,890
Triviral_04 Cobertura
da vacina Tríplice
Viral (SCR) - Ano
2004 - DATASUS
,050
,083
,215
,605
,550
,151
6,611
BPN_04 Percentual
de crianças com baixo
peso ao nascer (BPN) -
Ano 2004 - Secretaria
Estadual da Saúde
,525
,983
,109
,534
,597
,459
2,180
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
-,466
,292
-,378
-1,597
,121
,340
2,940
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com
saúde - Ano 2003 -
SIOPS
-,082
,244
-,066
-,338
,737
,505
1,981
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,280
,290
,209
,963
,343
,404
2,473
anos estudo Media
dos anos de estudo,
pop 25 anos ou mais -
Ano 2000 - Atlas do
Desenv. Humano no
Brasil
-6,868
7,376
-,417
-,931
,359
,095
10,514
rend2000 Renda
percapita 2000 - Atlas
,040
,052
,207
,757
,455
,256
3,913
uti_neo Municipios
que possuem UTI
Neonatal
,403
11,322
,008
,036
,972
,350
2,855
PIM_2004
Municipios habilitados
no PIM 2004
21,202
9,926
,437
2,136
,041
,456
2,195
idese_04 idese_2004
176,520
84,904
,784
2,079
,047
,134
7,461
leito_03 Leito_2003
-,012
,023
-,141
-,531
,599
,270
3,700
a Dependent Variable: cmi0502
107
ANEXO F - Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2005 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,131(a)
,017
-,007
22,24172
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
3916,128
11
356,012
,720
,720(a)
Residual
224096,390
453
494,694
Total
228012,517
464
b Dependent Variable: cmi0502
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-14,965
7,602
-1,969
,050
PVC_2005 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2005
5,828
3,953
,076
1,474
,141
,811
1,232
Taxa_urb Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
-,059
,051
-,069
-1,155
,249
,603
1,658
Pib_perR$ PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
,055
,131
,020
,420
,675
,924
1,082
BPN_04 Percentual
de crianças com baixo
peso ao nascer (BPN) -
Ano 2004 - Secretaria
Estadual da Saúde
,318
,246
,061
1,292
,197
,972
1,028
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
,059
,074
,040
,802
,423
,862
1,161
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com
saúde - Ano 2003 -
SIOPS
-,024
,110
-,011
-,222
,825
,823
1,215
108
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,065
,093
,036
,697
,486
,821
1,218
rend2000 Renda
percapita 2000 - Atlas
,031
,019
,109
1,659
,098
,501
1,997
uti_neo Municipios
que possuem UTI
Neonatal
-,721
5,899
-,007
-,122
,903
,743
1,346
PIM_2004
Municipios habilitados
no PIM 2004
2,743
3,495
,038
,785
,433
,924
1,082
leito_03 Leito_2003
-,003
,004
-,037
-,658
,511
,678
1,474
a Dependent Variable: cmi0502
109
ANEXO G - Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2006 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,834(a)
,696
,496
11,00827
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
8033,472
19
422,814
3,489
,001(a)
Residual
3514,280
29
121,182
Total
11547,752
48
b Dependent Variable: cmi0602
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-26,702
43,918
-,608
,548
PVC_2006 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2006
,512
7,100
,012
,072
,943
,401
2,496
Taxa_urb Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
,247
,151
,447
1,638
,112
,141
7,088
Pib_perR$ PIB Per
capita (R$) - Ano 2003
- FEE
-,054
,596
-,014
-,090
,929
,410
2,441
BCG_04 Cobertura da
vacina BCG - Ano
2004 - DATASUS
,047
,096
,107
,491
,627
,221
4,526
Hep.B_04 Cobertura
da vacina contra
Hepatite B - Ano 2004
- DATASUS
-,221
,243
-,336
-,910
,370
,077
13,015
Pólio_04 Cobertura
da vacina contra
Poliomielite - Ano
2004 - DATASUS
,013
,274
,015
,046
,964
,103
9,686
Tetra_04 Cobertura
da vacina Tetravalente
(DTP+Hib) - Ano
2004 - DATASUS
,148
,240
,189
,617
,542
,112
8,952
110
DTP_04 Cobertura da
vacina Tríplice
Bacteriana (DTP) -
Ano 2004 -
DATASUS
1,354
,599
,474
2,260
,031
,238
4,198
Triviral_04 Cobertura
da vacina Tríplice
Viral (SCR) - Ano
2004 - DATASUS
,110
,057
,487
1,922
,064
,163
6,125
BPN_04 Percentual
de crianças com baixo
peso ao nascer (BPN) -
Ano 2004 - Secretaria
Estadual da Saúde
,376
,646
,081
,582
,565
,544
1,839
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
-,489
,204
-,412
-2,395
,023
,355
2,815
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com
saúde - Ano 2003 -
SIOPS
,139
,174
,115
,802
,429
,508
1,968
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,400
,189
,310
2,110
,044
,488
2,051
anos estudo Media
dos anos de estudo,
pop 25 anos ou mais -
Ano 2000 - Atlas do
Desenv. Humano no
Brasil
,413
5,473
,026
,076
,940
,089
11,293
rend2000 Renda
percapita 2000 - Atlas
-,027
,043
-,145
-,621
,540
,191
5,227
uti_neo Municipios
que possuem UTI
Neonatal
4,835
7,862
,103
,615
,543
,372
2,686
PIM_2005
Municipios habilitados
no PIM 2005
3,608
6,541
,071
,552
,585
,631
1,585
idese_05 IDESE -
2005
-21,152
54,455
-,094
-,388
,701
,180
5,544
leito_03 Leito_2003
-,008
,020
-,098
-,414
,682
,189
5,299
a Dependent Variable: cmi0602
111
ANEXO H - Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2006 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,111(a)
,012
-,004
22,73727
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
3136,453
8
392,057
,758
,640(a)
Residual
251253,965
486
516,983
Total
254390,418
494
b Dependent Variable: cmi0602
Coefficients(a)
Mo
del
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Toleranc
e
VIF
1
(Constant)
-8,403
5,153
-1,631
,104
PVC_2006 Municipio
prioritário no Programa
Viva Criança em 2006
-,096
6,035
-,001
-,016
,987
,706
1,417
Pib_perR$ PIB Per
capita (R$) - Ano 2003 -
FEE
-,040
,129
-,014
-,313
,754
,950
1,052
BPN_04 Percentual de
crianças com baixo peso
ao nascer (BPN) - Ano
2004 - Secretaria
Estadual da Saúde
,530
,225
,107
2,351
,019
,979
1,021
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal - Ano
2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
-,011
,072
-,007
-,148
,882
,901
1,110
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com saúde
- Ano 2003 - SIOPS
,017
,105
,008
,157
,875
,875
1,143
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano 2006
- Secretaria Estadual da
Saúde
,008
,087
,004
,088
,930
,889
1,125
uti_neo Municipios que
possuem UTI Neonatal
1,651
6,132
,014
,269
,788
,716
1,396
PIM_2005 Municipios
habilitados no PIM 2005
-,852
3,545
-,011
-,240
,810
,967
1,034
a Dependent Variable: cmi0602
112
ANEXO I- Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2007 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,632(a)
,399
,005
12,68012
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
3093,236
19
162,802
1,013
,477(a)
Residual
4662,778
29
160,785
Total
7756,015
48
b Dependent Variable: cmi0702
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
-43,358
50,424
-,860
,397
PVC_2007 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2007
-,760
8,149
-,021
-,093
,926
,404
2,478
Taxa_urb Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
,339
,173
,748
1,957
,060
,142
7,054
Pib_perR$ PIB Per
capita (R$) - Ano
2003 - FEE
,117
,694
,038
,169
,867
,402
2,488
BCG_04 Cobertura da
vacina BCG - Ano
2004 - DATASUS
,004
,111
,012
,038
,970
,221
4,526
Hep.B_04 Cobertura
da vacina contra
Hepatite B - Ano 2004
- DATASUS
-,201
,280
-,372
-,717
,479
,077
13,004
Pólio_04 Cobertura
da vacina contra
Poliomielite - Ano
2004 - DATASUS
,836
,316
1,185
2,645
,013
,103
9,686
Tetra_04 Cobertura
da vacina Tetravalente
(DTP+Hib) - Ano
2004 - DATASUS
-,396
,276
-,617
-1,432
,163
,112
8,956
113
DTP_04 Cobertura da
vacina Tríplice
Bacteriana (DTP) -
Ano 2004 -
DATASUS
,887
,690
,379
1,286
,209
,238
4,197
Triviral_04 Cobertura
da vacina Tríplice
Viral (SCR) - Ano
2004 - DATASUS
-,029
,066
-,155
-,436
,666
,164
6,110
BPN_04 Percentual
de crianças com baixo
peso ao nascer (BPN) -
Ano 2004 - Secretaria
Estadual da Saúde
-,854
,744
-,224
-1,148
,260
,544
1,839
Prénat_4a6_03
Percentual de 4 a 6
consultas pré-natal -
Ano 2003 - Secretaria
Estadual da Saúde
-,334
,236
-,343
-1,416
,167
,354
2,823
Trans.sus_desp_saúd
Percentual de
Transferência SUS /
Despesa total com
saúde - Ano 2003 -
SIOPS
-,018
,202
-,018
-,089
,930
,499
2,005
Tx_fecund Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,234
,219
,221
1,068
,294
,485
2,063
anos estudo Media
dos anos de estudo,
pop 25 anos ou mais -
Ano 2000 - Atlas do
Desenv. Humano no
Brasil
-8,405
6,242
-,645
-1,346
,189
,090
11,072
rend2000 Renda
percapita 2000 - Atlas
-,052
,051
-,343
-1,022
,315
,184
5,420
uti_neo Municipios
que possuem UTI
Neonatal
14,815
9,049
,386
1,637
,112
,373
2,682
PIM_2005
Municipios habilitados
no PIM 2005
-3,033
7,668
-,073
-,396
,695
,609
1,642
idese_05 IDESE -
2005
79,591
62,507
,430
1,273
,213
,182
5,505
leito_05 Leito_2005
-,002
,018
-,036
-,109
,914
,188
5,324
a Dependent Variable: cmi0702
114
ANEXO J - Modelos de regressão multivariados - saídas do SPSS- CMI 2008 menos 2002
Model Summary
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1
,150(a)
,023
-,002
22,42544
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
5587,160
12
465,597
,926
,521(a)
Residual
242398,081
482
502,901
Total
247985,241
494
b Dependent Variable: cmi0802
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.
Collinearity
Statistics
B
Std.
Error
Beta
Tolerance
VIF
1
(Constant)
7,947
17,108
,465
,642
PVC08 Municipio
prioritário no
Programa Viva
Criança em 2008 -
NIS/SES/RS
-4,148
5,436
-,047
-,763
,446
,538
1,860
TXURB07 Taxa de
urbanização - Ano
2004 - IBGE e FEE
???
,090
,064
,107
1,419
,156
,354
2,825
pib07 PIB - 2006 -
FEE
,000
,000
,100
2,073
,039
,878
1,139
PRÉNAT07
Percentual de
nenhuma consulta pré-
natal - Ano 2003 -
Secretaria Estadual da
Saúde
-,114
,562
-,010
-,202
,840
,853
1,173
TRSUS07 Percentual
de Transferência SUS
/ Despesa total com
saúde - Ano 2007 -
SIOPS
-,108
,110
-,052
-,986
,324
,725
1,379
TXFEC07 Taxa de
Fecundidade - Ano
2006 - Secretaria
Estadual da Saúde
,064
,091
,035
,702
,483
,802
1,247
115
ESTU07 Media dos
anos de estudo, pop 25
anos ou mais - Ano
2000 - Atlas do
Desenv. Humano no
Brasil
1,506
1,423
,096
1,058
,290
,248
4,033
rend07 Renda
percapita 2000 - Atlas
-,013
,021
-,057
-,646
,519
,256
3,903
utineo07 Municipios
que possuem UTI
Neonatal
2,313
6,946
,020
,333
,739
,543
1,841
PIM05 Municipios
habilitados no PIM
2005
2,299
3,503
,030
,656
,512
,963
1,038
IDESE05 idese_2005
- FEE
-33,643
27,341
-,094
-1,230
,219
,346
2,893
leito05 Leito_2005 ??
,001
,003
,018
,353
,724
,753
1,328
116
ANEXO L – RESOLUÇÃO Nº 076/05- CIB/RS
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