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UNIVERSIDADE DE CUIABÁ Programa de Pós-Graduação em Ciências Odontológicas Integradas
MAISA OLIVEIRA CALIANI CORRAL MORALES
GEORREFERENCIAMENTO DAS ANOMALIAS CONGÊNITAS NO ESTADO DE MATO GROSSO
Cuiabá, 2013
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UNIVERSIDADE DE CUIABÁ Programa de Pós-Graduação em Ciências Odontológicas Integradas
MAISA OLIVEIRA CALIANI CORRAL MORALES
GEORREFERENCIAMENTO DAS ANOMALIAS CONGÊNITAS NO ESTADO DE MATO GROSSO
Cuiabá, 2013
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MAISA OLIVEIRA CALIANI CORRAL MORALES
GEORREFERENCIAMENTO DAS ANOMALIAS CONGENITAS NO ESTADO DE MATO GROSSO
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-graduação em Ciências Odontológicas, da Universidade de Cuiabá – UNIC como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Ciências Odontológicas Integradas – Área de Concentração Odontologia.
Orientador: Prof. Dr. Luiz Evaristo Ricci Volpato
Cuiabá, 2013
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Bibliotecária: Patrícia Jaeger / CRB1-1736.
M828g Morales, Maísa Oliveira Caliani Corral.
Georreferenciamento das anomalias congenitas no Estado de Mato Grosso / Maísa
Oliveira Caliani Corral Morales – Cuiabá: Universidade de Cuiabá - UNIC, 2013.
86f.:Il.
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ciências
OdontológicasIntegradas, da Universidade de Cuiabá – UNIC, para obtenção do título de
Mestre em Ciências Odontológicas Integradas - área de concentração Odontologia.
Orientador: Prof. Drº Luiz Evaristo Ricci Volpato.
1. Odontologia 2.Anomalia Congênita – Mato Grosso3. Epidemiologia4.Sistema Único de
Saúde - SUS. 5.Fatores de Risco. 6. Sistema de Informação Geográfica.7Malformação
Congênita. I. Título.II. Morales, Maísa Oliveira Caliani CorralIII. Universidade de Cuiabá - UNIC.
CDU: 616.314-007: 616.9 (817.2)
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MAISA OLIVEIRA CALIANI CORRAL MORALES
GEORREFERENCIAMENTO DAS ANOMALIAS CONGÊNITAS NO ESTADO DE MATO GROSSO
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-graduação em Ciências Odontológicas, da Universidade de Cuiabá – UNIC como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Ciências Odontológicas Integradas – Área de Concentração Odontologia.
Orientador Prof. Dr. Luiz Evaristo Ricci Volpato.
BANCA EXAMINADORA
__________________________________________ Orientador Prof. Dr. Luiz Evaristo Ricci Volpato
__________________________________________________________ Membro Titular Profa. Dra. Maria Aparecida de Andrade Moreira Machado
_______________________________________ Membro Titular Prof. Dr. Fábio Luis Miranda Pedro
Cuiabá, 08 de março de 2013.
Conceito Final: _____________
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AGRADECIMENTOS
À Deus, que sempre me fortaleceu mesmo nos momentos de desânimo.
À coordenação do Mestrado em Ciências Odontológicas Integradas e a todos os professores que foram tão importantes para a minha formação durante o curso, em especial ao Prof. Dr. Luiz Evaristo Ricci Volpato pela brilhante orientação, incentivo, apoio, compreensão, paciência e amizade que tornou possível a conclusão desta dissertação.
Ao Prof. Dr. Carlo Ralph de Musis pela imensa colaboração com a análise estatística e por conduzir minha pesquisa na área do georrefenciamento me passando as primeiras noções sobre o assunto.
Ao Prof. Dr. Peter Zeilhofer do Departamento de Geografia da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) pelo importante auxílio na elaboração dos mapas e georreferenciamento dos casos.
Às alunas Nathália Esteves e Julia Mattar pela colaboração com a coleta de dados.
Aos colegas de turma que me acompanharam nessa jornada, especialmente às amigas Ana Thereza, Maria Carmen e Maura pelo apoio e companheirismo em todos os momentos. Muito obrigada amigas.
À minha equipe de trabalho, Ana Thereza, Andreza, Cintia, Evaristo e Thiago, pelo apoio e incentivo, em especial à amiga Cintia por dar suporte às minhas ausências.
Agradeço também às minhas queridas e amadas filhas Isabela e Heloísa que embora não tenham conhecimento disto, iluminaram de maneira especial os meus pensamentos me levando a buscar mais conhecimentos.
E não deixando de agradecer de forma especial e grandiosa a meus pais Atemiro e Mariangela que nunca mediram esforços para que eu conquistasse meus objetivos, aos meus irmãos Fábio e Fabrício que mesmo distantes sempre me deram forças e à minha avó Eurides (vó Ide) na qual eu tento me espelhar por sua espiritualidade, humanismo e sabedoria.
Aos amigos Cinthya e Marconi pelos excelentes momentos de lazer, descontração e desabafo tão importantes nessa fase de estresse. Obrigada amigos.
E o que dizer a você Evandro? Meu eterno amor... O que seria de mim sem você... Muito obrigada por me fazer feliz, obrigada pelo carinho de sempre e neste momento, em especial, pela paciência, compreensão e apoio. Você faz parte desta conquista. Agradeço a todos que ajudaram de forma direta ou indireta para a concretização desta pesquisa, e não pensem que me esqueci de vocês, Alessandra por sempre me atender prontamente com muita eficiência e Dulce por cuidar das minhas princesas enquanto estive ausente.
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À Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso (FAPEMAT) pelo financiamento desta pesquisa.
A todos, muito obrigada.
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"Há um tempo em que é preciso abandonar as roupas usadas, que já têm
a forma do nosso corpo, e esquecer os nossos caminhos, que nos levam sempre
aos mesmos lugares. É o tempo da travessia: e, se não ousarmos fazê-la,
teremos ficado, para sempre, à margem de nós mesmos".
Fernando Teixeira de Andrade
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RESUMO
MORALES, M.O.C.C. Georreferenciamento das anomalias congenitas no
Estado de Mato Grosso. 2013. Dissertação (Mestrado) – Universidade de Cuiabá.
Casos de anomalias congênitas não ocorrem uniformemente na população e
são desigualmente distribuídos em grandes extensões territoriais. O cruzamento de
bases de dados de saúde com informações geográficas torna possível gerar
informações para o planejamento e definição de estratégias na área de vigilância em
saúde. Este estudo analizou a ocorrência de anomalias congênitas, sua relação com
a gravidez, com características maternas e do neonato e sua distribuição nos
municípios de Mato Grosso, Brasil. Utilizou-se como fonte de dados o Sistema de
Informações sobre Nascidos Vivos do Ministério da Saúde. A população de estudo
foi composta por todos os nascidos vivos em Mato Grosso nos anos de 2000 a 2010,
totalizando 540.815 nascimentos. A análise estatística foi realizada com tabelas de
contingência com bootstrap e significância estatística foi considerada quando p ˂
0,05. A base cartográfica utilizada para o georreferenciamento dos casos foi a
fornecida pela Secretaria de Estado de Planejamento e Coordenação Geral de Mato
Grosso. Por meio de modelo de regressão linear simples observou-se que o número
de casos de anomalias congênitas tem aumentado de forma significativa ao longo do
tempo. Observou-se ainda relação significativa entre a ocorrência de defeitos
congênitos e o sexo (masculino), peso do neonato (abaixo de 1500 kg), índice de
Apgar no 1º e 5º minutos (abaixo de 5), idade materna (acima de 35 anos) e idade
gestacional (abaixo de 27 semanas). A representação espacial demonstrou
concentração da ocorrência de anomalias congênitas no sul e extremo norte do
estado. A representação gráfica por meio da construção de mapa de intensidade
mostrou-se um importante instrumento para a análise da ocorrência de agravos com
potencial para utilização na socialização de informações e na definição de
estratégias de políticas públicas.
Palavras- chave: Anomalia Congênita; Epidemiologia; Sistema Único de Saúde;
Sistemas de Saúde; Fatores de Risco; Sistemas de Informação Geográfica.
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ABSTRACT
MORALES, M.O.C.C. Georeferencing of congenital anomalies in the State of
Mato Grosso. 2013. Dissertation (Master's Degree) – University of Cuiabá.
Cases of congenital anomalies do not occur uniformly in the population and
are unevenly distributed in large territorial extensions. The crossing of health
databases with geographic information makes it possible to generate information for
planning and defining strategies in the area of health surveillance. This study
analyzed the occurrence of congenital anomalies, its relationship with pregnancy,
newborn and maternal characteristics, and their distribution in the municipalities of
Mato Grosso, Brazil. It was used as data source the Information System on Live
Births Ministry of Health. The study population comprised all live births in Mato
Grosso in the years of 2000 to 2010, totaling 540,815 births. Statistical analysis was
performed with contingency tables with bootstrap and statistical significance was
considered when p ˂ 0.05. The cartographic base used for the georeferencing of
cases was provided by the State Department of Planning and General Coordination
of Mato Grosso. The simple linear regression model showed that the number of
cases of congenital anomalies increased significantly over time. There was also a
significant relationship between the occurrence of birth defects and sex (male),
neonate weight (below 1500 kg), Apgar scores at 1 and 5 minutes (less than 5),
maternal age (over 35 years) and gestational age (below 27 weeks). Spatial analysis
showed a concentration of the occurrence of congenital anomalies in the south and
extreme north of the state. The graphical representation presented by the map of
intensity proved to be an important tool for analyzing the occurrence of diseases with
potential for use in the socialization of information and defining strategies for public
policy.
Keywords: Congenital Abnormalities; Epidemiology; Unified Health System; Health
Systems; Risk Factors; Geographic Information Systems.
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LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita no Estado de Mato Grosso nos anos de 2000 a 2010.
46
Tabela 2– Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o sexo no Estado de Mato Grosso nos anos de 2000 a 2010.
48
Tabela 3 – Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o peso ao nascimento. Mato Grosso, 2000 a 2010.
48
Tabela 4 – Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o Índice de Apgar do 1° minuto. Mato Grosso, 2000 a 2010.
49
Tabela 5 – Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o Índice de Apgar do 5° minuto. Mato Grosso, 2000 a 2010.
49
Tabela 6 – Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo a idade materna. Mato Grosso, 2000 a 2010.
51
Tabela 7 – Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo a instrução materna. Mato Grosso, 2000 a 2010.
52
Tabela 8 – Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo a idade gestacional. Mato Grosso, 2000 a 2010.
53
Tabela 9 – Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o município. Mato Grosso, 2000 a 2010.
54
17
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Análise temporal da proporção de nascidos vivos com anomalias congênitas no Estado de Mato Grosso no período de 2000 a 2010 através do modelo de regressão linear simples.
47
Figura 2 – Distribuição espacial da taxa de nascimentos com anomalias congênitas segundo os municípios mato-grossenses de ocorrência no período de 2000 a 2010.
61
Figura 3 – Representação espacial da taxa de nascimento com anomalias congênitas nos municípios mato-grossenses no período de 2000 a 2010 utilizando o estimador de intensidade de Kernel.
62
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LISTA DE ABREVIATURAS
CEP/UNIC Comitê de Ética em Pesquisa/UNIC
CID – 10 10a Classificação Internacional de Doenças
DASIS Departamento de Análise de Situação de Saúde
DATASUS Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde
DNV Declaração de Nascido Vivo
ECLAMC Estudo Colaborativo Latino-Americano de Malformações
Congênitas
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
OMS Organização Mundial da Saúde
RIPSA Rede Interagencial de Informações para a Saúde
SEPLAN – MT Secretaria de Estado de Planejamento e Coordenação Geral de
Mato Grosso
SIG Sistema de Informação Geográfica
SIM Sistema de Informação sobre Mortalidade
SINASC Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos
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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO 22
2 REVISÃO DE LITERATURA 25
2.1 ANOMALIAS CONGÊNITAS 26
2.1.1 Definição 26
2.1.2 Etiologia 27
2.1.3 Incidência 27
2.1.4 Morbimortalidade
2.1.5 Notificação
28
29
2.2 Georreferenciamento 33
2.3 Mato Grosso 35
3 OBJETIVOS 38
3.1 Objetivo Geral 39
3.2 Objetivos Específicos 39
4 MATERIAIS E MÉTODO 40
4.1 Desenho do Estudo 41
4.2 Fonte de Dados 41
4.3 População 41
4.4 Variáveis estudadas 41
4.4.1 Variáveis do Recém-nato 41
4.4.2 Variáveis Maternas 42
4.5 Análise dos Dados 42
4.6 Aspectos Éticos 43
4.7 Financiamento da Pesquisa 44
5 RESULTADOS 45
6 DISCUSSÃO 63
7 CONCLUSÕES 71
REFERÊNCIAS 73
ANEXOS 82
23
1 INTRODUÇÃO
As anomalias congênitas desempenharam um ônus crescente para a saúde
humana (GALERA et al., 2010). Cerca de 5% dos recém-nascidos vivos em todo o
mundo apresentam algum defeito do desenvolvimento, o que contribui de forma
importante para a mortalidade infantil em todos os grupos étnicos e raciais (SHI;
CHIA, 2001; HOROVITZ et al., 2005; THULSTRUP; BONDE, 2006). No Brasil, com a
redução dos óbitos por causas infecto-contagiosas pós-neonatais, as mortes
atribuídas aos defeitos congênitos aumentaram proporcionalmente, passando da
quinta para segunda causa (SILVA et al., 2011), sendo de relevância para a saúde
pública, a exemplo do que acontece em países desenvolvidos (PEREIRA et al.,
2006).
Programas de monitoramento de anomalias congênitas estão presentes em
diferentes países (GALERA et al., 2010). Desde 1967, o Estudo Colaborativo Latino-
Americano de Malformações Congênitas (ECLAMC) vem sistematizando, em várias
maternidades da América Latina, a coleta de dados sobre recém-nascidos com
anomalias congênitas. Desta forma, este serviço de vigilância epidemiológica em
rede atende cerca de 200.000 nascimentos/ano (CASTILLA et al., 1985; CASTILLA;
ORIOLI, 2004). Dados oriundos do ECLAMC demonstram taxas de malformados
variando de 4,2% a 7% (ZARATE et al., 2002; SALGUERO et al., 2003; PARDO et
al., 2003). No Brasil, levantamentos associados ou não ao ECLAMC identificaram
freqüências que variaram de 2,24% a 5% (BATISTA et al., 1985; AGUIAR et al.,
1986; GIUGLIANI et al., 1986; SOUZA et al., 1987; MOREIRA et al., 2000;
SCHÜLLER-FACCINI et al., 2002). Em levantamento realizado com 2750 recém-
nascidos em um hospital de referência em Cuiabá-MT, entre dezembro de 2005 e
novembro de 2006, os nascidos com anomalias congênitas representaram 2,29% do
total (GALERA et al., 2010).
A maior parte das malformações é de etiologia desconhecida ou multifatorial,
enquanto que em apenas 20% dos casos pode-se identificar o fator causal genético,
materno ou ambiental (FERNÁNDEZ et al., 2005).
24
Quanto à sua distribuição, os casos de anomalias congênitas não ocorrem
de forma uniforme na população, distribuindo-se de maneira desigual em regiões de
grande extensão territorial (FERREIRA et al., 2012). A crescente disponibilização de
informações socioeconômicas, demográficas e de saúde aliadas às ferramentas de
análise espacial, cada vez mais acessíveis, viabiliza uma diversidade de
investigações sobre as inter-relações entre saúde, sociedade e meio ambiente.
Considera-se que a incorporação do espaço como fator relevante nas pesquisas
sobre saúde possibilita avanços no conhecimento, não só de diferenciais inter e
intramunicipais, como também da determinação social do processo saúde-doença e
das desigualdades em saúde (PREDEBON et al., 2010).
O cruzamento de bases de dados da área da saúde com informações
geográficas torna possível integrar a análise geoestatística e elaboração de mapas
com a modelagem das prevalências de nascimentos com anomalias congênitas
gerando subsídios para o planejamento e definição de estratégias no campo da
vigilância em saúde (BARCELLOS et al., 2008). A utilização de instrumentos de
georreferenciamento dos eventos de saúde possibilita analisar e/ou avaliar os riscos
à saúde coletiva, particularmente os relacionados com o meio ambiente e com o
perfil sócio-econômico da população (SKABA et al., 2004).
Considerando o exposto, o georreferenciamento dos casos de nascimentos
de indivíduos com anomalias congênitas evidenciará as regiões do Estado de Mato
Grosso em que esse agravo vem ocorrendo com maior intensidade, possibilitando
avaliar a existência de condições ambientais específicas que podem contribuir para
essa ocorrência. Oportunamente esse trabalho poderá subsidiar a elaboração de
estratégias e políticas públicas para a prevenção de nascimentos com anomalias
congênitas e para a atenção médica e odontológica com ações específicas para
esse grupo populacional, visto que seu atendimento exige cuidados específicos de
equipe multidisciplinar (MENEZES et al., 2011).
26
2 REVISÃO DE LITERATURA
2.1 ANOMALIAS CONGÊNITAS
2.1.1 Definição
Em condições normais, uma grande parte da população de todas as
espécies, incluindo a espécie humana, apresenta um risco considerável de sofrer
alterações reprodutivas na gestação (BENÍTEZ-LEITE et al., 2009).
Defeito congênito, malformação congênita, anomalia congênita ou
anormalidade congênita são termos sinônimos e de uso corrente para definir
estados patológicos determinados por fatores causais que aparecem
concomitantemente ao nascimento, ou seja, antes, durante ou depois da concepção
(MOORE, 1994; LYNBERG; EDMONDS, 1995; FERNÁNDEZ et al., 2005; MOORE;
PERSAUD, 2008).
Por anomalia congênita entende-se a alteração morfológica ou estrutural,
isolada ou múltipla, presente ao nascimento (MOORE; PERSAUD, 2008), sendo
internacionalmente classificada segundo critérios anatômicos, funcionais ou
genéticos e categorizadas ainda como maiores e menores, segundo o grau de
importância médica, cirúrgica ou cosmética, e impacto sobre a morbiletalidade do
recém-nato (MOORE; PERSAUD, 2008), independentemente se detectadas no
momento do nascimento ou não (CZEIZEL, 2005). Estima-se que cerca de 2,24 a
8% de todos os recém-nascidos vivos apresentem algum defeito congênito
(KALTER; WARKANY, 1983; BATISTA et al., 1985; AGUIAR et al., 1986; GIUGLIANI
et al., 1986; SOUZA et al., 1987; BRUNONI, 1999; MOREIRA et al., 2000;
SCHÜLLER-FACCINI et al., 2002; ZARATE et al., 2002; PARDO et al., 2003;
SALGUERO et al., 2003).
27
2.1.2 Etiologia
A maior parte das malformações congênitas é de etiologia desconhecida ou
multifatorial (FERNÁNDEZ et al., 2005; BENÍTEZ-LEITE et al., 2009; DUARTE,
2009; NAZER, 2010). Apenas em 20% dos casos pode-se identificar o fator causal
genético, materno ou ambiental (FERNÁNDEZ et al., 2005).
As anomalias de etiologia genética são as mais conhecidas e abrangem as
malformações de origem cromossômica, presentes em 6 a 7% dos casos e as
malformações com herança mendeliana, presentes em 20% dos casos (DUARTE,
2009; DE NICOLA et al., 2010).
Os defeitos congênitos de causa multifatorial representam 25% dos casos e
3% são causados por agentes físicos, químicos ou biológicos (BENÍTEZ-LEITE et
al., 2009).
As anomalias de etiologia dependente de fatores ambientais ou de interação
gene-ambiente são mais difíceis de serem reconhecidas (DE NICOLA et al., 2010).
A exposição a contaminantes de origem química, com certa facilidade, podem
ocorrer na água natural (DUARTE, 2009). Estima-se que cerca de 4 bilhões de
metros cúbicos de contaminantes, provenientes de efluentes industriais, compostos
químicos de uso agrícola, efluentes domésticos e outros, atinjam o solo a cada ano
e, conseqüentemente, a água (TOMINAGA, 1999; DUARTE, 2009).
2.1.3 Incidência
A freqüência de malformações congênitas em recém-nascidos varia muito de
acordo com o critério e com a metodologia empregada em cada trabalho
(FERNÁNDEZ et al, 2005). Estudos epidemiológicos sobre malformações congênitas
no Brasil são em número reduzido, sendo que muitos são baseados em dados
hospitalares (OLIVEIRA, 2007; DUARTE, 2009).
A incidência geral dos defeitos congênitos na América Latina não difere
significativamente daquela encontrada em outras regiões do mundo (HOROVITZ et
28
al., 2005). O ECLAMC encontrou uma freqüência de 2,3% dos recém-nascidos com
anomalias congênitas em 64 maternidades da América Latina no período de 1967 a
1979 (CASTILLA; ORIOLI, 1983). Posteriormente, dados oriundos do ECLAMC
demonstraram taxas de malformados variando de 4,2 a 7% (ZARATE et al., 2002;
PARDO et al., 2003; SALGUERO et al., 2003).
Estudos realizados no Brasil desenvolvidos em associação ou não ao
ECLAMC encontraram freqüências que variam entre 2,24% e 5% (BATISTA et al.,
1985; AGUIAR et al., 1986; GIUGLIANI et al., 1986; SOUZA et al., 1987; MOREIRA
et al., 2000; SCHÜLLER-FACCINI et al., 2002), atingindo 6% e 8% em duas
maternidades de ensino na cidade de São Paulo (BRUNONI, 1999). Em pesquisa
realizada em Cuiabá, foi encontrada a freqüência de 2,29% dos recém-nascidos
vivos com anomalias congênitas (GALERA et al., 2010).
2.1.4 Morbimortalidade
As anomalias congênitas incrementaram a sua relevância na definição de
políticas públicas devido aos prejuízos causados na saúde da população
(HOROVITZ et al., 2005) a exemplo do que acontece nos países desenvolvidos
(PEREIRA et al., 2006).
As anomalias congênitas têm impacto potencial no futuro da criança afetada,
da sua família e da comunidade em que está inserida (LUQUETTI, 2009).
Dependendo do tipo específico da anomalia congênita, as conseqüências podem
variar enormemente, incluindo transtornos mentais, especialmente a depressão da
gestante a partir do diagnóstico da anomalia, que pode ocorrer durante a gestação
ou após o parto da criança, a custos elevados para o tratamento do paciente
(PEREIRA et al., 2011).
Czeizel et al. (1993) relatam que metade das anomalias congênitas são
preveníveis. Assim, a prevenção primária de anomalias congênitas aparece como
uma ação emergente para a melhoria das condições de saúde (LUQUETTI, 2009),
possível de ser realizada apenas se o fator causador que induz o defeito for
conhecido e a exposição passível de ser prevenida antes da concepção ou durante
a formação do feto.
29
Em países onde a mortalidade infantil é baixa por causa do controle mais
efetivo das doenças infecciosas, os defeitos congênitos representam importante
contingente na proporção dos óbitos em menores de um ano de idade (DE NICOLA
et al., 2010).
Além da mortalidade, outro dado relacionado às anomalias congênitas, é a
maior morbidade, definida como risco para o desenvolvimento de complicações
clínicas, incluindo número de internações e gravidade das intercorrências
(HOROVITZ et al., 2005). A permanência hospitalar média em caso de
malformações é de 5,7 dias, contra uma média de 4,5 dias para recém-nascidos
sem malformações. Outro fator importante que envolve os casos de pacientes com
anomalias congênitas e não pode ser ignorado é a cronicidade, que faz com que a
necessidade de tratamento contínuo implique em altos custos para o sistema público
de saúde (PARDO et al., 2003).
Apesar das anomalias congênitas influenciarem a morbidade e a mortalidade
na população pediátrica, ainda são incipientes as iniciativas de sistematizar a
avaliação de recém-nascidos com o objetivo de identificar, diagnosticar e,
principalmente registrar as anomalias congênitas (GALERA et al., 2010).
No Brasil, o padrão de morbimortalidade por anomalias congênitas,
anteriormente obscurecido pela predominância das doenças infecciosas, assumiu
grande relevância com a transição epidemiológica. Em 2005, o capítulo XVII da 10ª
Classificação Internacional de Doenças (CID-10) denominado “Malformações
congênitas, deformidades e anomalias cromossômicas”, representava a terceira
causa de morte (16,3%) no primeiro ano de vida, evidenciando um claro aumento na
proporção destas mortes nos últimos 20 anos: 7,1% no triênio 1985-1987 e 11,2%
em 1995-1997 (LUQUETTI, 2009).
2.1.5 Notificação
O conhecimento do número de nascidos vivos em uma população, de uma
área, em um período de tempo, é imprescindível, pois o mesmo é componente de
30
vários índices e coeficientes, além de fundamentar o planejamento de ações na área
materno-infantil (MELLO-JORGE et al., 1995; MELLO-JORGE et al., 1996).
Na década de 70, as informações sobre nascimentos e óbitos no Brasil,
eram coletadas junto ao registro civil e analisadas e divulgadas pelo Instituto
Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Contudo, os dados disponibilizados
eram insuficientes para analisar a situação epidemiológica da população. Em
relação aos nascidos vivos, por exemplo, faltavam dados importantes para a área de
saúde, como os relativos à gravidez e ao parto, as condições da criança ao nascer e
características da mãe como sua idade e paridade (MELLO-JORGE et al., 2007).
A escassez de dados oficiais no Brasil referentes à saúde do recém-nato,
saúde materna e à mortalidade infantil apontou a necessidade da implantação de
sistemas de informação de saúde. Dessa forma, o Ministério da Saúde desenvolveu
e implantou dois grandes sistemas de informação em saúde de abrangência
nacional: o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), em 1975, e o Sistema
de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), em 1990 (LUQUETTI, 2009).
O SINASC desenvolvido à semelhança do SIM, não só tem o objetivo de
contabilizar o número de nascimentos em todo o território nacional, mas também de
coletar dados epidemiológicos que permitam identificar as crianças que nascem com
risco de vida e, intervir com maior rapidez para prevenir e até controlar os fatores de
risco (MELLO-JORGE et al., 1993). Sua introdução, no entanto, não se deu de forma
homogênea em todo o país, mas de forma gradual entre as unidades da federação.
Desde 2004, o SINASC está implantado em todos os estados brasileiros e as
informações são divulgadas pela página eletrônica do Departamento de Informática
do Sistema Único de Saúde (DATASUS) do Ministério da Saúde (MELLO-JORGE et
al., 2007).
O SINASC inclui informações sobre as características da mãe, da gestação
e do recém-nascido, com variáveis importantes, como: idade da mãe, sexo do
recém-nascido, peso ao nascer, duração da gestação, grau de instrução da mãe,
índice de Apgar, tipo de parto, paridade, estabelecimento onde ocorreu o parto e
município de origem da mãe. Essas informações têm sido utilizadas de forma
intensiva e com diferentes finalidades tais como: obtenção de indicadores de saúde,
31
estudos epidemiológicos e atividades de vigilância à saúde (MELLO-JORGE et al.,
2007).
O instrumento de coleta de dados do SINASC é a Declaração de Nascido
Vivo (DNV – Anexo 1), que se constitui em um documento individualizado e
padronizado de abrangência nacional. A DNV é impressa em três vias previamente
numeradas, sob a responsabilidade do Ministério da Saúde, por meio do
Departamento de Análise de Situação de Saúde (DASIS). O documento é distribuído
gratuitamente às secretarias estaduais de saúde que o fornece às secretarias
municipais de saúde. Essas secretarias, por sua vez, repassam aos
estabelecimentos de saúde e cartórios (PEREIRA; MARANHÃO; TIMO, 2001).
A DNV deve ser preenchida nos estabelecimentos de saúde para os
nascidos vivos no local ou para os nascimentos ocorridos em outro local e que
tenham tido atendimento imediato no estabelecimento de saúde e, ainda, para os
nascimentos domiciliares, nos Cartórios de Registro Civil, no momento do registro.
Esta concepção de sistema de informação apresenta a grande vantagem de utilizar
documentos individualizados preenchidos nos próprios serviços de saúde,
minimizando possíveis distorções e erros de transcrição de dados (LUQUETTI;
KOIFMAN, 2010; MORAIS et al., 2011).
O fluxo de encaminhamento da DNV, bem como as normas quanto ao seu
preenchimento e o processamento das informações são propostos pelo Ministério da
Saúde e estão contemplados no Manual de Instrução para o Preenchimento da
Declaração de Nascido Vivo (BRASIL, 2009).
Com o SINASC, abriu-se a possibilidade da realização de estudos com
bases populacionais e da construção de indicadores úteis para o planejamento e
gestão dos serviços de saúde (CARVALHO, 1997). É importante, no entanto, avaliar
o grau de cobertura dos eventos estudados, bem como a acurácia das informações
registradas na DNV. Segundo as estimativas da Rede Interagencial de Informações
para a Saúde (RIPSA), o SINASC apresenta cobertura crescente no país. A razão
entre o número de nascidos vivos captados pelo sistema e aquele obtido por meio
de estimativas com base em dados censitários e de pesquisas amostrais pelo IBGE
situava-se em torno de 90%, entre 1999 e 2001. No entanto, a cobertura do SINASC
ainda é deficiente em alguns estados do país, sendo menor que 80% em Tocantins,
32
Ceará, Paraíba, Pará e Alagoas no ano de 2002 (ROMERO; CUNHA, 2007;
LUQUETTI, 2009).
A modificação da DNV, a partir de janeiro de 1999, com a introdução de um
novo campo de registro obrigatório, referente a Malformações Congênitas e/ou
Anomalias Cromossômicas, permitiu o registro de forma sistemática dos defeitos
congênitos no Brasil. Este é o primeiro sistema de informação nacional para este
tipo de doenças de que se tem conhecimento em um país em desenvolvimento,
excluindo sistemas que não são de base populacional ou sistemas regionais
(LUQUETTI; KOIFMAN, 2010; FERREIRA et al., 2011).
Nos últimos anos, o Governo Federal tem realizado ações e campanhas
para reduzir o sub-registro de nascimentos no país. Uma ação fundamental tem sido
a implantação do uso obrigatório em todo o território nacional da DNV e a partir de
2011, a utilização de sua versão atualizada substituindo a versão de 2001. Uma das
principais alterações no formulário é a inclusão do nome do recém-nascido (BAREA;
OLIVEIRA; LECCA, 2009).
A DNV é composta por cinqüenta e dois campos, sendo dois destinados às
anomalias congênitas. A estrutura desses campos é composta por uma primeira
parte fechada no campo 6 (“Detectada alguma anomalia ou defeito congênito?” Sim,
não, ignorado) e, diante da resposta positiva, uma segunda parte aberta (no campo
41), permitindo a descrição das anomalias ou defeitos congênitos observados que,
no nível central municipal, passa a ser codificada e gravada segundo a CID-10
(Anexo 2). Assim, foram estabelecidas as bases para a observação permanente da
prevalência ao nascimento de anomalias congênitas segundo tipo específico,
unidade geográfica e período, constituindo-se um sistema de vigilância
epidemiológica de base populacional (LUQUETTI, 2009; DE NICOLA et al., 2010).
Estudos de avaliação da qualidade das informações sobre anomalias
congênitas utilizando as bases de dados do SINASC têm sido desenvolvidas em
diversas regiões do país (MELLO-JORGE et al., 1993; SILVA et al., 2001; THEME
FILHA et al., 2004; ALMEIDA et al., 2006; ROMERO; CUNHA, 2007). Os sistemas
de informação em saúde implantados no Brasil nas três últimas décadas têm
ampliado sua cobertura e se consolidado, principalmente em resposta aos
33
investimentos do Ministério da Saúde. Sua crescente utilização, tanto pelos serviços
de saúde quanto para fins acadêmicos, também incentivou os perceptíveis avanços
observados nessas bases de dados (LUQUETTI, 2009).
2.2 GEORREFERENCIAMENTO
A Epidemiologia se empenha em compreender a distribuição de doenças ou
agravos à saúde em coletividades humanas, fundamental para a implementação de
estratégias efetivas de melhoria da qualidade e oferta de serviços de saúde para a
população (PREDEBON et al., 2010).
Os epidemiologistas questionam se existe algum padrão na distribuição da
doença no espaço, se há alguma associação com alguma fonte etiológica (água,
poluição atmosférica ou violência urbana, por exemplo), se há alguma evidência de
transmissão e se houve variação no tempo (MOREIRA et al., 2007). Pessoas, lugar
e tempo constituem a tríade básica da produção e interpretação dos constructos
epidemiológicos, podendo ser escrita como pessoas em lugares/tempo,
evidenciando o papel fundamental do espaço (físico e histórico) na ocorrência de
eventos em saúde (AYRES, 2000).
A visualização da distribuição da tríade epidemiológica no espaço e a
tradução dos padrões existentes nesta distribuição vêm sendo cada vez mais
refinadas com o crescente uso dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG)
(MOREIRA et al., 2007). De forma reducionista, pode-se admitir que um simples
mapa seja um SIG (TORRES, 2005). Tecnicamente, com o avanço das tecnologias
de computação, o termo SIG passou a representar um complexo sistema
computacional com possibilidades não apenas de ilustrar processos espaciais, mas
também de realizar análises espaciais usando diferentes bancos de dados de forma
integrada (MOREIRA et al., 2007).
Os SIG trabalham com dois tipos de dados: dados espaciais (dados
cartográficos como pontos, linhas e polígonos) e dados de atributos (não-gráficos
como as tabelas). Os dados espaciais são os objetos gráficos do mapa, tais como os
setores censitários, ruas, redes fluviais, cidades, localização de unidades de saúde,
34
casos de uma doença etc. Os dados de atributos são um conjunto de informações
(não espaciais) que se relacionam com os dados espaciais, tais como a população
de um território, o clima, o perfil socioeconômico de uma região, o registro clínico-
epidemiológico de um caso de uma doença e número de pessoas atendidas em uma
unidade de saúde, por exemplo. A existência de uma referência geográfica comum a
esses dois tipos de dados permite a localização espacial dos atributos não espaciais
(OPAS, 2002).
Os eventos de saúde (nascimento, infecção, doenças e a morte) se
manifestam em pessoas. Se uma referência geográfica destas pessoas for obtida,
seja como um dado individual ou um dado coletivo é possível localizar os casos de
uma doença ou mesmo seus fatores relacionados, vislumbrando o que poderia ser
chamado de uma Epidemiologia Georreferenciada (BARCELLOS, 2003; MOREIRA
et al., 2007).
O georreferenciamento de um atributo nada mais é do que a sua informação
geográfica em termos de posicionamento na superfície terrestre. Dessa forma,
fazendo essa referência geográfica sobre os elementos do processo saúde-doença
(pessoas, serviços de saúde, agentes condicionantes), a fronteira do corpo biológico
é ultrapassada e alcança-se uma dimensão mais próxima do que seria um corpo
sócio-espacial, já que a doença passaria a habitar não só as pessoas, mas todo o
território que é um aspecto constitutivo desse processo (MOREIRA et al., 2007).
A aplicação de métodos exploratórios de dados espaciais implica a busca de
uma descrição dos eventos apresentados, tentando gerar hipóteses ou mesmo
modelos apropriados. Pode-se nesse caso usar ferramentas do SIG para medir
distâncias e calcular densidades para permitir descrever os padrões espaciais de
forma mais clara. O resultado da análise exploratória pode ser um mapa ou mesmo
um gráfico convencional (BRASIL, 2006).
Existem diversas técnicas disponíveis de análise exploratória espacial para
detectar e mapear “áreas quentes” ou aglomerados (BRASIL, 2006). Dentre elas,
destaca-se a técnica de estimativa de Kernel, ferramenta amplamente utilizada na
área de saúde e ambiente (GATRELL; BAILEY, 1996; BRASIL, 2006).
A estimativa de Kernel é uma técnica de interpolação exploratória que gera
uma superfície de densidade para a identificação visual de “áreas quentes”.
35
Entende-se a ocorrência de uma área quente como uma concentração de eventos
que indica de alguma forma a aglomeração em uma distribuição espacial (BRASIL,
2006).
Esse procedimento permite filtrar a variabilidade de um conjunto de dados,
sem, no entanto, alterar de forma essencial as suas características locais (BAILEY;
GATRELL, 1995). O estimador Kernel não é um método de detecção de
aglomerados por si, mas, um método para explorar e mostrar o padrão de pontos de
dados em saúde, e é útil a partir do momento em que gera uma superfície contínua
a partir de dados pontuais (CROMLEY; MCLAFFERTY, 2002).
A técnica apresenta, como uma das maiores vantagens, a rápida
visualização de áreas que merecem atenção, além de não ser afetada por divisões
político-administrativas. Portanto o estimador de intensidade é uma boa alternativa
para se avaliar o comportamento dos padrões de pontos em uma determinada área
de estudo, sendo considerado muito útil para fornecer uma visão geral da
distribuição de primeira ordem dos eventos (CARVALHO; CÂMARA, 2002).
Estudos apontam para a importância de incorporação da técnica de
geoprocessamento na saúde pública no Brasil, especialmente no mapeamento de
doenças e avaliação de risco (BARCELLOS; RAMALHO, 2002; SKABA et al., 2004).
2.3 MATO GROSSO
O Estado de Mato Grosso está localizado na parte ocidental da Região
Centro Oeste do País, entre os paralelos 9º e 17º Sul e longitude 50º e 60º Oeste e
ocupa área de 903.329,700 km². Sua população é atualmente de 3.075.862
habitantes, distribuídos entre 141 municípios, com densidade demográfica de 3,40
habitantes por km² (IBGE, 2012).
Documentos históricos relativos ao Mato Grosso datam do século XVI
quando penetrações espanholas através do Rio Paraguai mencionam tais terras a
partir de 1530 (FERREIRA et al., 2001).
36
O que hoje compreende os Estados de Rondônia, Mato Grosso do Sul e
Mato Grosso antigamente era conhecido somente como Mato Grosso – denominado
primeiramente como Capitania de Mato Grosso, seguido da Província e enfim,
Estado que sofreu a perda de seu território inicial por decisões políticas entre 1943 e
1977 (FERREIRA et al., 2001).
Foram as Minas do Cuiabá (originalmente Mynas do Cuyabá), descobertas
quando se objetivava a escravização de índios, que deram origem à população de
Mato Grosso com a chegada dos bandeirantes paulistas e que entre os idos de 1722
a 1726 fizeram a cidade de Cuiabá uma das mais populosas do Brasil de então
(FERREIRA et al., 2001). Cuiabá, capital do estado, foi o primeiro município de Mato
Grosso, criado por carta régia, em 8 de abril de 1719 (MORAIS, et al., 2011).
A população do Estado que era nômade em busca das riquezas da terra,
passou a se fixar com a agricultura de subsistência por volta do ano de 1800. Com o
tempo a agricultura de subsistência passou a dar espaço à cultura da cana-de-
açúcar que industrializou o estado pelos engenhos que passaram a produzir açúcar
e cachaça (FERREIRA et al., 2001).
Na década de 1950, ganhou força a colonização e interiorização do estado a
partir dos empreendimentos colonizadores, sendo adotada a preferência pela
agricultura latifundiária (FERREIRA et al., 2001). Na década de 1970 e princípio dos
anos 1980, iniciou-se uma fase de grande desenvolvimento em Mato Grosso com a
ampliação e melhoria da malha rodoviária; expansão das telecomunicações;
abertura de novas fronteiras agrícolas em imensas glebas, ensejando a fundação de
inúmeros núcleos urbanos; e em especial a ocorrência de um intenso fluxo
migratório, principalmente originário dos estados do sul do país (SILVA, 2005).
Com o grande crescimento econômico e a intensa migração, Mato Grosso
apresentou indicadores sociais quase sempre acima da média nacional coexistindo,
entretanto, com graves problemas sociais e principalmente ambientais (FERREIRA
et al., 2001). O desenvolvimento do Estado de Mato Grosso acontece nas últimas
décadas fundamentalmente através do agronegócio. Entretanto, este não é
explorado, muitas vezes, de maneira responsável impactando negativamente na
saúde dos trabalhadores, da população e no meio ambiente (PIGNATI; MACHADO,
2005; PIGNATI et al., 2007; PIGNATI; MACHADO, 2007).
37
Atualmente o Estado de Mato Grosso é o maior produtor brasileiro de soja,
milho, algodão e rebanho bovino. No ano de 2010 foram cultivados 9,6 milhões de
hectares entre soja, milho, algodão e cana-de-açúcar e, nessas lavouras, foi
utilizado cerca de 110 milhões de litros de agrotóxicos (CARNEIRO et al., 2012).
Como variáveis ambientais exercem um papel de reconhecida importância
na etiologia das anomalias congênitas (MARSHALL et al., 2010; REDDY et al., 2010;
ANTUNES et al., 2011; GONZÁLEZ-OSORIO et al., 2011), é importante que se
investigue com maior profundidade as características dos casos de anomalias
congênitas buscando evidenciar fatores que possam estar exercendo efeitos
teratogênicos. Com isso, será possível traçar estratégias buscando identificar
variáveis ambientais perniciosas com o intuito de controlá-las e até anulá-las,
possibilitando a prevenção dos defeitos congênitos.
39
3 OBJETIVOS
3.1 OBJETIVO GERAL
Analisar, por meio de georreferenciamento, a ocorrência de anomalias
congênitas no Estado de Mato Grosso.
3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Traçar o perfil do recém-nascido com anomalia congênita segundo o ano de
nascimento, sexo, peso ao nascer, índice de Apgar no primeiro e no quinto
minutos de vida;
Traçar o perfil materno segundo a idade, grau de instrução, idade gestacional e
município de origem da mãe;
Identificar espacialmente o local onde a genitora de cada criança com anomalia
congênita viveu durante a gestação do mesmo;
Identificar os locais com maior concentração de nascimentos de indivíduos com
anomalias congênitas;
Subsidiar o desenvolvimento de um mapa de vigilância sanitário-ambiental,
objetivando a prevenção de malformações congênitas e o desenvolvimento de
ações voltadas para a assistência odontológica desse segmento populacional.
41
4 MATERIAIS E MÉTODO
4.1 DESENHO DO ESTUDO
Para a consecução dos objetivos propostos, realizou-se um estudo descritivo
do tipo ecológico transversal.
4.2 FONTE DE DADOS
O estudo utilizou dados secundários, oriundos do banco de dados do
SINASC coletados através do portal digital do DATASUS no período de janeiro a
maio de 2012.
4.3 POPULAÇÃO
A população abarcada pelo estudo foi composta por todos os indivíduos
nascidos vivos no Estado de Mato Grosso, cujo nascimento foi registrado através da
Declaração de Nascido Vivo, totalizando 540.815 nascimentos entre os anos de
2000 a 2010.
4.4 VARIÁVEIS ESTUDADAS
4.4.1 Variáveis do recém-nato
As variáveis coletadas referentes ao recém-nato foram:
a. Ano de nascimento (de 2000 a 2010);
b. Sexo (masculino ou feminino);
42
c. Peso ao nascer (categorizado em: menos de 500 gramas, 500-999 gramas,
1000-1499 gramas, 1500-2499 gramas, 2500-2999 gramas, 3000-3999 gramas e
4000 ou mais gramas).
d. Índice de Apgar no 1° minuto (categorizado em: 0-2 pontos, 3-5 pontos, 6-7
pontos e 8-10 pontos);
e. Índice de Apgar no 5° minuto (categorizado em: 0-2 pontos, 3-5 pontos, 6-7
pontos e 8-10 pontos).
4.4.2 Variáveis maternas
As variáveis maternas coletadas para o estudo foram as seguintes:
a. Idade (categorizada nos seguintes extratos: 10-14 anos, 15-19 anos, 20-24 anos,
25-29 anos, 30-34 anos, 35-39 anos, 40-44 anos 45-49 anos e 50-54 anos);
b. Grau de instrução (categorizado em: nenhuma instrução, 1-3 anos de estudo, 4-7
anos de estudo, 8-11 anos de estudo e 12 ou mais anos de estudo);
c. Idade gestacional (categorizada em: menos de 22 semanas, 22-27 semanas, 28-
31 semanas, 32-36 semanas, 37-41 semanas e 42 ou mais semanas);
d. Município de origem.
4.5 ANÁLISE DOS DADOS
Após a coleta, os dados foram consolidados em planilhas utilizando-se o
software Microsoft Excel 2010 (Microsoft – Redmond, WA, E.U.A.). As tabelas de
contingência, e seus respectivos testes de qui-quadrado com bootstrap, relativas às
variáveis maternas e do recém-nato, foram calculadas com o auxílio do programa
IBM SPSS Statistics 20 (IBM Corporation – Armonk, NY, E.U.A.). Considerou-se a
presença de significância estatística quando observado um nível de significância
menor que 5% nos testes estatísticos realizados. Também foi efetivada uma análise
de regressão linear entre a proporção de nascidos vivos com anomalias congênitas
43
e o ano de ocorrência, esse modelo foi desenvolvido utilizando o software
TableCurve 2D (Systat Software Inc. – San Jose, CA, E.U.A.).
Para a análise espacial ou georreferenciamento, inicialmente foi
estabelecida a taxa de incidência de nascidos vivos com anomalias congênitas
dividindo-se o número de nascidos vivos com anomalias congênitas pelo total de
nascidos vivos em todo o período (2000 a 2010) por município e esta foi cruzada
com a base de dados espaciais.
A base de dados espaciais utilizada foi a base cartográfica fornecida pelo
servidor de mapas da Secretaria de Estado de Planejamento e Coordenação Geral
de Mato Grosso (SEPLAN-MT). A base original foi retificada e corrigida
geometricamente, considerando-se como referência pontos de controle levantados
em satélite ASTER, resolução espacial de 15m. Para o georreferenciamento,
adotou-se projeção UTM e datum WGS84, com raio de Influência (Tau) de 30km.
Configurado o SIG, elaborados o banco de dados e a base cartográfica, foi
então georreferenciada a taxa de incidência de nascidos vivos com anomalias
congênitas por município. Na espacialização, considerou-se referência a coordenada
geográfica do centróide da área urbana dos municípios onde a prevalência foi
mensurada.
A análise espacial dos planos de informação oportunizou a construção de
mapas temáticos com a sobreposição da taxa de incidência de nascidos vivos com
anomalias congênitas por município.
Para a análise geoestatística das prevalências foi utilizado o estimador de
intensidade de Kernel. A análise espacial utilizou o programa computacional ArcMap
Spacial Analyst (Esri – Redlands, CA, E.U.A.).
4.6 ASPECTOS ÉTICOS
A pesquisa foi submetida e aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa –
CEP/UNIC, Registro n° 004, protocolo n° 2012-004 (Anexo 3).
44
4.7 FINANCIAMENTO DA PESQUISA
A pesquisa foi financiada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado
de Mato Grosso (FAPEMAT), processo nº 753622/2011.
46
5 RESULTADOS
No período de estudo, o total de 540.815 bebês nasceram nos 141
municípios do Estado de Mato Grosso. Quando analisada a proporção de nascidos
vivos com anomalias congênitas nos anos de 2000 a 2010 pode-se observar uma
progressão estatisticamente significativa com o passar dos anos, como mostra a
Tabela 1.
Tabela 1. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita no Estado de Mato Grosso
nos anos de 2000 a 2010.
Ano
Com anomalia Sem anomalia Total
N % n % n %
2000 262 0,53 49.193 99,47 49.455 100,00
2001 248 0,53 47.326 99,47 47.574 100,00
2002 289 0,61 47.268 99,39 47.557 100,00
2003 289 0,60 48.243 99,40 48.532 100,00
2004 329 0,65 50.874 99,35 51.203 100,00
2005 328 0,63 52.074 99,37 52.402 100,00
2006 288 0,59 49.233 99,41 49.521 100,00
2007 270 0,57 47.110 99,43 47.380 100,00
2008 319 0,65 49.474 99,35 49.793 100,00
2009 342 0,71 48.133 99,29 48.475 100,00
2010 322 0,66 48.601 99,34 48.923 100,00
Total 3.286 0,61 537.529 99,39 540.815 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 24,615; Nível de significância com bootstrap: 0,007.
- Bootstrap baseado em 10.000 tabelas amostradas com valor inicial 624.387.341.
47
A análise temporal da proporção de nascidos vivos com anomalias
congênitas no Estado de Mato Grosso no período de 2000 a 2010 através do
modelo de regressão linear simples pode ser observada na Figura 1. Evidencia-se
uma tendência de aumento do número de casos de nascimentos com anomalias
congênitas com o passar dos anos. Esse aumento é estatisticamente significativo (p
= 0,00852).
Nível de significância: 0,00852.
Figura 1: Análise temporal da proporção de nascidos vivos com anomalias congênitas no Estado de
Mato Grosso no período de 2000 a 2010 através do modelo de regressão linear simples.
Observou-se uma maior ocorrência de anomalias congênitas entre os
recém-natos do sexo masculino. No período estudado nasceram 277.827 bebês do
sexo masculino, sendo 1.823 (0,66%) com anomalias congênitas e 261.525 bebês
do sexo feminino, sendo 1.463 (0,56%) com anomalias congênitas (Tabela 2). A
correlação entre o sexo masculino e a ocorrência de anomalias congênitas foi
significativa (p = 0,000).
Dos nascidos vivos em Mato Grosso no período de 2000 a 2010, 87,63%
tiveram peso entre 2.500 g e 4.000 g ao nascimento (n = 473.108). 5,63% nasceram
com mais de 4.000 g e 6,74% nasceram com menos de 2.500 g, sendo que 0,87%
nasceram com menos de 1.500 g, ou seja, de baixo peso. Os nascidos de baixo
peso tiveram maior ocorrência de anomalias congênitas quando comparados com as
outras faixas de peso ao nascimento (1,93% para os nascidos com menos de 500 g,
2,75% para os nascidos com o peso entre 500 e 999 g e 3,98% para os nascidos
com peso entre 1000 e 1499 g) (Tabela 3). A correlação entre o (baixo) peso ao
nascimento e a ocorrência de anomalias congênitas foi significativa (p = 0,000).
48
Tabela 2. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o sexo no Estado
de Mato Grosso nos anos de 2000 a 2010.
Sexo
Com anomalia Sem anomalia Total
N % n % n %
Feminino 1.463 0,56 261.525 99,44 262.988 100,00
Masculino 1.823 0,66 276.004 99,34 277.827 100,00
Total 3.286 0,61 537.529 99,39 540.815 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 22,311; Nível de significância com bootstrap: 0,000.
Tabela 3. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o peso ao
nascimento. Mato Grosso, 2000-2010.
Peso ao nascer
Com anomalia Sem anomalia Total
N % n % n %
< 500g 3 1,93 153 98,07 156 100,00
500 a 999g 46 2,75 1.628 97,25 1.674 100,00
1000 a 1499 g 114 3,98 2.753 96,02 2.867 100,00
1500 a 2499 g 608 1,92 31.106 98,08 31.714 100,00
2500 a 2999 g 800 0,70 114.338 99,30 115.138 100,00
3000 a 3999 g 1.576 0,45 356.394 99,55 357.970 100,00
≥ 4000g 161 0,53 30.268 99,47 30.429 100,00
Total 3.308 0,62 536.640 99,38 539.948 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 1739,742; Nível de significância com bootstrap: 0,000.
- Bootstrap baseado em 10.000 tabelas amostradas com valor inicial 957.521.522.
49
Tabela 4. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o Índice de Apgar
no 1° minuto. Mato Grosso, 2000-2010.
Apgar 1º
minuto
Com anomalia Sem anomalia Total
N % n % n %
0 a 2 274 4,52 5.790 95,48 6.064 100,00
3 a 5 391 2,62 14.572 97,38 14.963 100,00
6 a 7 550 1,00 54.894 99,00 55.444 100,00
8 a 10 2.003 0,45 443.476 99,55 445.479 100,00
Total 3.218 0,62 518.732 99,38 521.950 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 2810,330; Nível de significância com bootstrap: 0,000.
- Bootstrap baseado em 10.000 tabelas amostradas com valor inicial 1.487.459.085.
Tabela 5. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o Índice de Apgar
no 5° minuto. Mato Grosso, 2000-2010.
Apgar 5°
minuto
Com anomalia Sem anomalia Total
N % n % n %
0 a 2 178 5,55 3.034 94,45 3.212 100,00
3 a 5 143 5,41 2.504 94,59 2.647 100,00
6 a 7 256 2,60 9.613 97,40 9.869 100,00
8 a 10 2.642 0,53 503.880 99,47 506.522 100,00
Total 3.219 0,62 519.031 99,38 522.250 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 2966,144; Nível de significância com bootstrap: 0,000.
- Bootstrap baseado em 10.000 tabelas amostradas com valor inicial 1.066.061.003.
50
A relação entre o Índice de Apgar no primeiro e quinto minutos e a
ocorrência de anomalias congênitas em Mato Grosso no período de 2000 a 2010
está apresentada nas Tabelas 4 e 5. Com relação ao escore aferido no primeiro
minuto de vida, percebe-se uma concentração nos escores de 8 a 10, com 85,35%
dos casos e uma diminuição progressiva na quantidade de casos conforme diminui o
valor do escore, sendo 10,62% nos escores de 6 a 7, 2,87% nos escores de 3 a 5 e
1,16 nos escores de 0 a 2. Neste caso há uma relação inversa estatisticamente
significativa entre o escore do Índice de Apgar no primeiro minuto e a ocorrência de
anomalias congênitas (p = 0,000).
O Índice de Apgar no quinto minuto obedeceu ao mesmo padrão descrito
para o primeiro minuto. Houve concentração ainda maior nos escores de 8 a 10,
com 96,99% dos casos, e as faixas de 6 a 7, 0 a 2 e 3 a 5 respectivamente com
1.89%, 0,62% e 0,51%. Novamente houve relação estatística entre o (baixo) escore
do Índice de Apgar no quinto minuto e a ocorrência de anomalias congênitas (p =
0,000).
Acerca da idade materna, em 81,45% dos casos, as genitoras tinham idade
entre 15 e 29 anos. 17,20% das genitoras tinham idade entre 30 e 44 anos, 1,28%
entre 10 e 14 anos e 0,07% entre 45 e 54 anos (Tabela 6). Os dados demonstram
uma correlação positiva significativa entre a idade materna e a ocorrência de
anomalia congênita a partir dos 35 anos de idade (p = 0,000).
51
Tabela 6. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo a idade materna.
Mato Grosso, 2000-2010.
Idade materna
Com anomalia Sem anomalia Total
N % n % n %
10 a 14 anos 52 0,76 6.862 99,24 6.914 100,00
15 a 19 anos 844 0,64 132.313 99,36 133.157 100,00
20 a 24 anos 1.070 0,60 180.025 99,40 181.095 100,00
25 a 29 anos 723 0,58 125.379 99,42 126.102 100,00
30 a 34 anos 376 0,60 63028 99,40 63.404 100,00
35 a 39 anos 182 0,75 24.257 99,25 24.439 100,00
40 a 44 anos 56 1,09 5.084 98,91 5.140 100,00
45 a 49 anos 10 2,80 348 97,20 358 100,00
50 a 54 anos 1 7,15 13 92,85 14 100,00
Total 3.314 0,62 537.309 99,38 540.623 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 72,119; Nível de significância com bootstrap: 0,000.
- Bootstrap baseado em 10.000 tabelas amostradas com valor inicial 375.159.495.
Os resultados referentes à relação entre a instrução materna e a ocorrência
de anomalias congênitas no estado de Mato Grosso no período de 2000 a 2010 são
apresentados na Tabela 7. 76,43% das genitoras tinham entre 4 e 11 anos de
instrução no momento do parto, 13,41% tinham 12 ou mais anos de instrução,
8,41% tinham entre 1 e 3 anos e 1,76 declararam não possuir nenhuma instrução.
Não houve correlação estatística entre a instrução materna e a ocorrência de
anomalias (p =0,138).
52
Tabela 7. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo a instrução
materna. Mato Grosso, 2000-2010.
Instrução materna
Com anomalia Sem anomalia Total
n % n % n %
Nenhuma 68 0,72 9.398 99,28 9.466 100,00
1 a 3 anos 255 0,57 45.015 99,43 45.270 100,00
4 a 7 anos 1.126 0,61 184.975 99,39 186.101 100,00
8 a 11 anos 1.432 0,64 223.909 99,36 225.341 100,00
12 anos e mais 418 0,58 71.749 99,42 72.167 100,00
Total 3.299 0,62 535.046 99,38 538.345 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 6,978; Nível de significância com bootstrap: 0,138.
- Bootstrap baseado em 10.000 tabelas amostradas com valor inicial 1.644.650.155.
Dos nascidos vivos em Mato Grosso no período de 2000 a 2010, 92,85%
foram fruto de gestações com duração de 37 a 41 semanas (n = 500.838),
considerado nascimento a termo. Dos 7,15% restantes, 1,29% nasceram com 42 ou
mais semanas de gestação e 5,86% tiveram parto pré-termo ou prematuro. As faixas
gestacionais com maior percentual de nascimentos com anomalias congênitas foram
as de 28 a 31 semanas e 22 a 27 semanas com 3,26% e 2,92% respectivamente
(Tabela 8). A correlação entre a (baixa) idade gestacional e a ocorrência de
anomalias congênitas foi significativa (p = 0,000).
53
Tabela 8. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo a idade
gestacional. Mato Grosso, 2000-2010.
Idade
Gestacional
(semanas)
Com anomalia Sem anomalia Total
N % n % n %
<22 2 1,16 170 98,84 172 100,00
22 a 27 47 2,92 1.558 97,08 1.605 100,00
28 a 31 115 3,26 3.410 96,74 3.525 100,00
32 a 36 506 1,92 25.826 98,08 26.332 100,00
37 a 41 2.605 0,52 498.233 99,48 500.838 100,00
> 41 31 0,44 6.911 99,56 6.942 100,00
Total 3.306 0,61 536.108 99,39 539.414 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 1362,671; Nível de significância com bootstrap: 0,000.
- Bootstrap baseado em 10.000 tabelas amostradas com valor inicial 2.000.000.
A distribuição dos casos de anomalias congênitas nos municípios mato-
grossenses no período de 2000 a 2010 está apresentada na Tabela 9. Observa-se
que a ocorrência dos casos de anomalias congênitas não ocorreu de maneira
homogênea entre os municípios. Alguns municípios apresentaram um índice de
nascimentos com anomalias congênitas acima de 1%, foram elas: Acorizal (1,07%),
Barra do Bugres (1,25%), Conquista D’Oeste (1,41%), Dom Aquino (1,17%), Nossa
Senhora do Livramento (1,07%), Nova Nazaré (1,47%), Nova Santa Helena (1,46%),
Porto Estrela (1,55%), Rondolândia (1,53%), Salto do Céu (1,25%), Santa Cruz do
Xingu (1,75%), São José do Xingu (1,23%), Vila de São Domingos (1,01%). Já os
municípios de Bom Jesus do Araguaia, Nova Marilândia, Ponte Branca, Santa Rita
do Trivelato, Serra Nova Dourada e Tesouro não registraram nenhuma ocorrência
no período estudado. Os demais municípios apresentaram ocorrência abaixo de 1%.
Essa distribuição pode ser melhor visualizada nas Figuras 2 e 3.
54
Tabela 9. Distribuição dos nascidos vivos com e sem anomalia congênita segundo o município. Mato
Grosso, 2000-2010.
Município
Com anomalia Sem anomalia Total
n % n % n %
Acorizal 7 1,07 646 98,93 653 100,00
Água Boa 14 0,41 3.426 99,59 3.440 100,00
Alta Floresta 34 0,35 9.798 99,65 9.832 100,00
Alto Araguaia 20 0,85 2.345 99,15 2.365 100,00
Alto Boa Vista 6 0,87 684 99,13 690 100,00
Alto Garças 10 0,66 1.499 99,34 1.509 100,00
Alto Paraguai 5 0,37 1.329 99,63 1.334 100,00
Alto Taquari 7 0,55 1.277 99,45 1.284 100,00
Apiacás 5 0,31 1.633 99,69 1.638 100,00
Araguaiana 3 0,67 443 99,33 446 100,00
Araguainha 1 0,69 144 99,31 145 100,00
Araputanga 8 0,25 3.185 99,75 3.193 100,00
Arenápolis 6 0,34 1.764 99,66 1.770 100,00
Aripuanã 23 0,52 4.376 99,48 4.399 100,00
Barão de Melgaço 7 0,91 765 99,09 772 100,00
Barra do Bugres 79 1,25 6.236 98,75 6.315 100,00
Barra do Garças 26 0,27 9.541 99,73 9.567 100,00
Bom Jesus do Araguaia 0 0,00 388 100,00 388 100,00
Brasnorte 14 0,57 2.424 99,43 2.438 100,00
Cáceres 144 0,72 19.791 99,28 19.935 100,00
Campinápolis 10 0,56 1.782 99,44 1.792 100,00
Campo Novo do Parecis 18 0,38 4.697 99,62 4.715 100,00
55
Município
Com anomalia Sem anomalia Total
n % n % n %
Campo Verde 37 0,66 5.548 99,34 5.585 100,00
Campos de Júlio 8 0,95 830 99,05 838 100,00
Canabrava do Norte 5 0,66 749 99,34 754 100,00
Canarana 15 0,45 3.348 99,55 3.363 100,00
Carlinda 8 0,38 2.101 99,62 2.109 100,00
Castanheira 10 0,70 1.412 99,30 1.422 100,00
Chapada dos Guimarães 24 0,84 2.830 99,16 2.854 100,00
Cláudia 11 0,62 1.765 99,38 1.776 100,00
Cocalinho 3 0,34 875 99,66 878 100,00
Colíder 34 0,66 5.143 99,34 5.177 100,00
Colniza 18 0,41 4.388 99,59 4.406 100,00
Comodoro 16 0,42 3.826 99,58 3.842 100,00
Confresa 24 0,56 4.251 99,44 4.275 100,00
Conquista D'Oeste 5 1,41 350 98,59 355 100,00
Cotriguaçu 10 0,41 2.424 99,59 2.434 100,00
Cuiabá 764 0,75 101.562 99,25 102.326 100,00
Curvelândia 3 0,54 553 99,46 556 100,00
Denise 5 0,32 1.574 99,68 1.579 100,00
Diamantino 15 0,40 3.729 99,60 3.744 100,00
Dom Aquino 14 1,17 1.183 98,83 1.197 100,00
Feliz Natal 8 0,41 1.953 99,59 1.961 100,00
Figueirópolis D'Oeste 3 0,50 592 99,50 595 100,00
Gaúcha do Norte 7 0,85 815 99,15 822 100,00
56
Município
Com anomalia Sem anomalia Total
n % n % n %
General Carneiro 6 0,62 965 99,38 971 100,00
Glória D'Oeste 4 0,85 465 99,15 469 100,00
Guarantã do Norte 34 0,61 5.550 99,39 5.584 100,00
Guiratinga 17 0,95 1.778 99,05 1.795 100,00
Indiavaí 3 0,64 463 99,36 466 100,00
Ipiranga do Norte 1 0,30 335 99,70 336 100,00
Itanhangá 2 0,62 322 99,38 324 100,00
Itaúba 6 0,53 1.118 99,47 1.124 100,00
Itiquira 12 0,69 1.718 99,31 1.730 100,00
Jaciara 37 0,77 4.738 99,23 4.775 100,00
Jangada 9 0,64 1.390 9936 1.399 100,00
Jauru 12 0,57 2.102 99,43 2.114 100,00
Juara 33 0,52 6.288 99,48 6.321 100,00
Juína 70 0,86 8.102 99,14 8.172 100,00
Juruena 16 0,90 1.757 99,10 1.773 100,00
Juscimeira 13 0,80 1.619 99,20 1.632 100,00
Lambari D'Oeste 1 0,11 944 99,89 945 100,00
Lucas do Rio Verde 36 0,56 6.426 99,44 6.462 100,00
Luciara 3 0,67 444 99,33 447 100,00
Marcelândia 21 0,75 2.766 99,25 2.787 100,00
Matupá 17 0,72 2.339 99,28 2.356 100,00
Mirassol d'Oeste 25 0,59 4.229 99,41 4.254 100,00
Nobres 16 0,50 3.172 99,50 3.188 100,00
57
Município
Com anomalia Sem anomalia Total
n % n % n %
Nortelândia 4 0,33 1.199 99,67 1.203 100,00
Nossa Senhora do Livramento 13 1,07 1.200 98,93 1.213 100,00
Nova Bandeirantes 10 0,66 1.510 99,34 1.520 100,00
Nova Brasilândia 3 0,36 827 99,64 830 100,00
Nova Canaã do Norte 10 0,54 1.859 99,46 1.869 100,00
Nova Guarita 3 0,42 709 99,58 712 100,00
Nova Lacerda 5 0,73 677 99,27 682 100,00
Nova Marilândia 0 0,00 359 100,00 359 100,00
Nova Maringá 2 0,21 949 99,79 951 100,00
Nova Monte Verde 4 0,38 1.040 99,62 1.044 100,00
Nova Mutum 27 0,64 4.220 99,36 4.247 100,00
Nova Nazaré 4 1,47 269 98,53 273 100,00
Nova Olímpia 18 0,42 4.277 99,58 4.295 100,00
Nova Santa Helena 7 1,46 473 98,54 480 100,00
Nova Ubiratã 8 0,68 1.174 99,32 1.182 100,00
Nova Xavantina 10 0,32 3.084 99,68 3.094 100,00
Novo Horizonte do Norte 2 0,41 486 99,59 488 100,00
Novo Mundo 5 0,53 941 99,47 946 100,00
Novo Santo Antônio 2 0,85 232 99,15 234 100,00
Novo São Joaquim 8 0,64 1239 99,36 1247 100,00
Paranaíta 12 0,67 1.774 99,33 1.786 100,00
Paranatinga 15 0,47 3.175 99,53 3.190 100,00
Pedra Preta 27 0,88 3.026 99,12 3.053 100,00
58
Município
Com anomalia Sem anomalia Total
n % n % n %
Peixoto de Azevedo 54 0,89 6.030 99,11 6.084 100,00
Planalto da Serra 2 0,59 337 99,41 339 100,00
Poconé 33 0,53 6.228 99,47 6.261 100,00
Pontal do Araguaia 5 0,72 690 99,28 695 100,00
Ponte Branca 0 0,00 281 100,00 281 100,00
Pontes e Lacerda 45 0,51 8.839 99,49 8.884 100,00
Porto Alegre do Norte 11 0,58 1.899 99,42 1.910 100,00
Porto dos Gaúchos 6 0,58 1.032 99,42 1.038 100,00
Porto Esperidião 14 0,75 1.842 99,25 1.856 100,00
Porto Estrela 10 1,55 635 98,45 645 100,00
Poxoréo 5 0,19 2.687 99,81 2.692 100,00
Primavera do Leste 47 0,50 9.402 99,50 9.449 100,00
Querência 6 0,29 2.098 99,71 2.104 100,00
Reserva do Cabaçal 1 0,27 371 99,73 372 100,00
Ribeirão Cascalheira 2 0,13 1.483 99,87 1.485 100,00
Ribeirãozinho 3 0,89 333 99,11 336 100,00
Rio Branco 7 0,82 844 99,18 851 100,00
Rondolândia 5 1,53 322 98,47 327 100,00
Rondonópolis 166 0,48 34.562 99,52 34.728 100,00
Rosário Oeste 16 0,57 2.791 99,43 2.807 100,00
Salto do Céu 8 1,25 630 98,75 638 100,00
Santa Carmem 4 0,54 730 99,46 734 100,00
Santa Cruz do Xingu 4 1,75 225 98,25 229 100,00
59
Município
Com anomalia Sem anomalia Total
n % n % n %
Santa Rita do Trivelato 0 0,00 272 100,00 272 100,00
Santa Terezinha 9 0,62 1.450 99,38 1.459 100,00
Santo Afonso 3 0,79 376 99,21 379 100,00
Santo Antônio do Leste 3 0,95 312 99,05 315 100,00
Santo Antônio do Leverger 17 0,76 2.229 99,24 2.246 100,00
São Félix do Araguaia 6 0,32 1.876 99,68 1.882 100,00
São José do Povo 1 0,27 376 99,73 377 100,00
São José do Rio Claro 23 0,75 3.047 99,25 3.070 100,00
São José do Xingu 14 1,23 1.124 98,77 1.138 100,00
São José dos Quatro Marcos 25 0,83 2.972 99,17 2.997 100,00
São Pedro da Cipa 5 0,66 758 99,34 763 100,00
Sapezal 16 0,58 2.748 99,42 2.764 100,00
Serra Nova Dourada 0 0,00 96 100,00 96 100,00
Sinop 115 0,52 22.078 99,48 22.193 100,00
Sorriso 65 0,59 10.979 99,41 11.044 100,00
Tabaporã 6 0,43 1.402 99,57 1.408 100,00
Tangará da Serra 64 0,44 14.594 99,56 14.658 100,00
Tapurah 10 0,46 2.152 99,54 2.162 100,00
Terra Nova do Norte 18 0,87 2.044 99,13 2.062 100,00
Tesouro 0 0,00 395 100,00 395 100,00
Torixoréu 3 0,51 581 99,49 584 100,00
União do Sul 5 0,81 611 99,19 616 100,00
Vale de São Domingos 3 1,01 295 98,99 298 100,00
60
Município
Com anomalia Sem anomalia Total
n % n % n %
Várzea Grande 331 0,67 48.830 99,33 49.161 100,00
Vera 2 0,11 1.842 99,89 1.844 100,00
Vila Bela da Santíssima Trindade 9 0,43 2.081 99,57 2.090 100,00
Vila Rica 24 0,60 3.998 99,40 4.022 100,00
Total 3.318 0,61 537.512 99,39 540830 100,00
Fonte: Ministério da Saúde; Departamento de Informática do SUS (Datasus); Sistema de Informações
Ambulatoriais do Sistema Único de Saúde (SIA-SUS).
- Chi-quadrado de Pearson: 343,064; Nível de significância com bootstrap: 0,000.
- Bootstrap baseado em 10.000 tabelas amostradas com valor inicial 1.634.676.757.
A distribuição espacial da taxa de nascimentos com anomalias congênitas
nos municípios mato-grossenses no período de 2000 a 2010, apresentada na Tabela
9 está representada na Figura 2. A representação gráfica dos diferentes extratos de
incidência que vão de 0,0000 – 0,0013, na coloração verde escuro, a 0,0108 a
0,0155, na coloração vermelha, permite uma melhor visualização da diferença na
ocorrência dos nascimentos com anomalias congênitas entre os municípios. Assim,
percebe-se uma maior ocorrência de municípios com colorações vermelha ou
alaranjada (zonas quentes) nas porções sul e extremo norte do estado com outras
ocorrências mais isoladas entre municípios com coloração esverdeada (zonas frias).
Na aplicação do estimador de Kernel o software gerou uma superfície com
valores que demonstram menor ou maior intensidade de nascidos vivos com
anomalias congênitas, novamente partindo da coloração verde (zona fria) para a
coloração vermelha intensa (zona quente). Assim, percebe-se um adensamento da
ocorrência de nascimentos com anomalias congênitas na porção sul do estado e no
extremo norte, corroborando a representação gráfica anterior.
61
Figura 2: Distribuição espacial da taxa de nascimentos com anomalias congênitas segundo
os municípios mato-grossenses de ocorrência no período de 2000 a 2010.
64
6 DISCUSSÃO
O presente estudo se propõe a analisar e georreferenciar a ocorrência de
anomalias congênitas no Estado de Mato Grosso entre 2000 e 2010. Para a
consecução dessa tarefa, optou-se pelo desenho descritivo do tipo ecológico
transversal. Descritivo porque tem como foco a descrição da distribuição de um
agravo, no caso as anomalias congênitas, incluindo considerações sobre quais
populações ou subgrupos são mais afetados, em quais localidades geográficas este
é mais ou menos comum, e como a freqüência da ocorrência varia com o tempo
(FREIRE; PATUSSI, 2001). Ecológico porque utiliza dados sobre populações inteiras
para comparar a freqüência do agravo entre diferentes grupos durante o mesmo
período de tempo ou na mesma população em diferentes pontos no tempo (FREIRE;
PATUSSI, 2001; PREDEBON et al., 2010; CREMONESE et al., 2012; FERREIRA et
al., 2012; NASCIMENTO; MEDEIROS, 2012). Os estudos ecológicos transversais
relacionam a freqüência com que algum efeito de interesse ocorre em uma
determinada população ou área geográfica (FREIRE; PATUSSI, 2001). O presente
estudo avaliou a ocorrência de anomalias congênitas nos indivíduos recém-natos no
período de 2000 a 2010 no Estado de Mato Grosso.
Os estudos ecológicos são relativamente rápidos e de baixo custo porque
dispensam algumas etapas, tais como amostragem, entrevista e exames clínicos ou
acesso a registros médicos (FREIRE; PATUSSI, 2001). Além disso, outros modelos,
como estudos clínicos randomizados, geralmente são impossíveis de serem
realizados para o estudo de anomalias congênitas (LUQUETTI, 2009).
A opção por utilizar dados secundários se deu, pois estes apresentam
vantagens, como permitir a realização de estudos de base populacional a baixo
custo (DRUMOND et al., 2008). O SINASC contempla uma série de dados sobre a
mãe, o pré-natal, o parto e o recém-nascido, representando uma fonte de
informação relevante para a pesquisa de diferentes finalidades, como obtenção de
indicadores de saúde, estudos epidemiológicos e atividades de vigilância à saúde na
área materno-infantil (SILVA et al., 2001; MELLO-JORGE et al., 2007;
MASCARENHAS; GOMES, 2011; PAIVA, et al., 2011). Em função disso, o SINASC
65
tem sido crescentemente empregado como fonte de dados em publicações
científicas (SILVA et al., 2001;GUERRA et al., 2008; THEME-FILHA et al., 2004;
ALMEIDA et al., 2006; ROMERO; CUNHA, 2007; MELLO-JORGE et al., 2007;
DRUMOND et al., 2008; GEREMIAS et al., 2009; DE NICOLA et al., 2010;
LUQUETTI; KOIFMAN, 2010; FERREIRA et al., 2011; LUQUETTI; KOIFMAN, 2011;
MASCARENHAS; GOMES, 2011; MORAIS et al., 2011; CREMONESE et al., 2012;
FERREIRA et al., 2012). Entretanto, até recentemente, dos estudos que utilizaram o
SINASC como fonte de dados, apenas cinco (11,1%) abordaram a Região Centro-
Oeste (PAIVA et al., 2011).
Esta concepção de sistema de informação apresenta a grande vantagem de
utilizar documentos individualizados preenchidos nos próprios serviços de saúde,
evitando possíveis distorções e erros de transcrição de dados (BALDIJÃO, 1992).
Estudos apontam que o SINASC apresenta boa completude de dados
(ROMERO; CUNHA, 2007; LUQUETTI, 2009; MASCARENHAS; GOMES 2011;
PAIVA et al., 2011) e cobertura crescente de eventos no país (LUQUETTI, 2009),
podendo apresentar maior cobertura de eventos que o registro civil (ALMEIDA et al.,
2006).
A partir da adição do campo para descrição da anomalia ou defeito
congênito na Declaração de Nascido Vivo em janeiro de 1999, o Brasil passou a
dispor de um sistema de informação que tornou possível a implantação de um
programa nacional de vigilância epidemiológica de anomalias congênitas com o
objetivo de monitorar a prevalência dessas condições, conduzir estudos de fatores
de risco, monitorar exposição a teratógenos e planejar programas de prevenção e
tratamento de anomalias congênitas (LUQUETTI, 2009; GEREMIAS et al., 2009; DE
NICOLA et al., 2010; LUQUETTI; KOIFMAN, 2010; LUQUETTI; KOIFMAN, 2011;
PAIVA et al., 2011).
A conceituação do termo malformação torna-se necessária quando se
pretende analisar sua incidência em um determinado serviço ou população. O
conceito clássico de malformação congênita é a de uma anomalia presente ao
nascimento e atribuível a um defeito de desenvolvimento (MOORE, 1994). Um
conceito ampliado que se tem proposto inclui entre as malformações, não só as
anomalias estruturais evidentes ao nascimento, mas também problemas em que não
existe defeito de forma, mas sim de função e também problemas estruturais em que
66
o exame físico rotineiro ao nascimento não consegue identificar (DUARTE, 2009).
Embora o defeito básico esteja presente ele não é necessariamente reconhecido no
momento do parto, podendo ser malformações internas ou funcionais manifestando-
se com o avanço da idade (BIANCO, 1996; FERNÁNDEZ et al., 2005). No presente
estudo foi utilizado o conceito clássico visto que a análise da presença ou ausência
de malformação congênita se deu logo após o nascimento, no momento em que foi
preenchida a DNV que posteriormente foi consolidada no SINASC.
No período de estudo (2000 a 2010) nasceram 540.815 bebês no Estado de
Mato Grosso, a freqüência de anomalias congênitas encontrada nesta pesquisa foi
de 0,61% (n=3.286). Em pesquisa realizada no município de São Paulo (SP) por
Geremias et al. (2009) e no município de Maringá (PR) por Melo et al. (2010),
utilizando dados secundários do SINASC, encontraram freqüência de 0,80%. Duarte
(2009) realizou pesquisa no município de Dourados (MS) com dados coletados em
prontuários médicos e a freqüência encontrada foi de 0,89%. Já Galera et al. (2010)
em pesquisa no município de Cuiabá (MT) avaliaram os recém natos de em hospital
universitário e realizaram avaliação por metodologia genético clínica (estudo
citogenético) e a freqüência encontrada foi de 2,29%. A freqüência de malformações
congênitas em recém-nascidos varia muito de acordo com o critério e com a
metodologia empregada em cada trabalho (FERNÁNDEZ et al., 2005).
Quando analisada a proporção de nascidos vivos com anomalias congênitas
no Estado de Mato Grosso nos anos de 2000 a 2010 na presente pesquisa, pode-se
observar uma progressão estatisticamente significativa com o passar dos anos,
iniciando com 0,53% em 2001, subindo para 0,61% em 2002, 0,65% em 2004 e
atingindo 0,71% em 2009. Em pesquisas realizadas no município de São Paulo (SP)
e Dourados (MS) também foi encontrado aumento na ocorrência de anomalias
congênitas, passando respectivamente de 0,63% em 2004 para 0,91% em 2008 (DE
NICOLA et al., 2010) e de 0,78% em 2003 para 1,16% em 2007 (DUARTE, 2009).
Já o estudo conduzido no Município de Maringá-PR apresentou tendência contrária,
caindo de 1,0% em 2000 para 0,7% em 2007 (uma redução de 30%) (MELO et al.,
2010).
No presente estudo os recém-nascidos do sexo masculino foram mais
afetados, sendo que 55,47% (n=1.823) nasceram com anomalias congênitas.
Resultado semelhante foi encontrado nos estudos de Melo et al. (2010) em que os
67
meninos representaram 65,9% dos casos (n=162), Duarte (2009) em que os
meninos representaram 61,82% dos casos e no trabalho de Silva (2008) em que os
meninos também foram mais afetados com 59,28% dos casos. Já Galera et al.
(2010) encontraram o sexo feminino sendo o mais afetado (50,79%) e Silva et al.
(2008) não verificaram diferença de proporcionalidade entre os sexos das crianças.
No presente estudo, os bebês nascidos com baixo peso apresentaram maior
ocorrência de anomalias congênitas quando comparados com as outras faixas de
peso ao nascimento. Estudos anteriores também relacionaram a ocorrência de
anomalias congênitas com diferentes faixas de peso. Galera et al. (2010)
encontraram maior freqüência nas faixas de 1501-2000 gramas (7,46%) e 1001-
1500 gramas (5,17%) e Silva et al. (2011) encontraram ocorrência significativamente
maior para os nascimentos abaixo de 2.500g. Fernández et al. (2005) avaliando
especificamente os nascidos com anencefalia, encontraram que 26,5% dos casos
eram de bebês de baixo peso e 32,7% de muito baixo peso, sendo a correlação
entre o baixo peso ao nascimento e a ocorrência de anencefalia significativa. Melo et
al. (2010) não verificaram significância estatística ao correlacionar o nascimento de
bebês com anomalias congênitas e o baixo peso ao nascer. Fatores genéticos ou
ambientais podem ser responsáveis pela presença de malformações congênitas e
estas também estariam implicadas na gênese do baixo peso, explicando, assim, a
associação entre a presença de malformações congênitas e o baixo peso ao nascer
(CUNHA et al., 2005).
O Índice de Apgar é um indicador que avalia as condições do recém-nascido
após o 1o e o 5o minuto de vida (CUNHA et al., 2004). O teste leva em conta cinco
itens (freqüência cardíaca, respiração, tônus muscular, reflexos e presença de
cianose), formando um escore de contagem crescente variando de 0 a 10. Através
do mesmo é possível aferir rapidamente as condições de saúde do recém-nascido
(CREMONESE, et al., 2012). A Organização Mundial da Saúde (OMS) utiliza o
índice para diagnosticar anóxia (asfixia) ao nascer, definido pela CID-10 com as
seguintes pontuações: Apgar de 8 a 10 caracteriza nenhuma asfixia; Apgar 5-7
asfixia leve; Apgar de 3-4, asfixia moderada e 0-2, asfixia grave (CUNHA et al.,
2004). Existe um consenso de que um Índice de Apgar de 8-10 significa bebê sadio,
que provavelmente não terá problemas futuros, enquanto Índice de Apgar inferior a 7
é sinal de alerta para atenção especial (HUBNER; JUAREZ, 2002). Melo et al.
68
(2010) ressaltam que as variáveis Apgar no 1º e no 5º minuto são variáveis
importantes e indicadoras para as condições de sobrevida sendo identificadas como
associadas a anomalia congênita e à morbimortalidade infantil.
O presente estudo avaliou a relação entre o nascimento de bebês com
anomalia congênita e o valor do Índice de Apgar no primeiro e no quinto minuto e
encontrou relação estatística entre o baixo escore e a ocorrência de anomalias
congênitas. Melo et al. (2010) relataram que em relação ao Apgar no 5º minuto, 209
(85,3%) dos recém-nascidos com anomalia congênita apresentaram valor <7. Desde
1964 existem evidências que correlacionam o Apgar baixo com mortalidade neonatal
e paralisia cerebral (SALVO et al., 2007).
Apesar da etiologia das anomalias congênitas ser heterogênea e complexa,
sabe-se que está relacionada à interação de fatores genéticos e ambientais,
(MARSHALL et al., 2010; REDDY et al., 2010; ANTUNES et al., 2011; GONZÁLEZ-
OSORIO et al., 2011) dentre eles a idade materna (SILVA et al., 2008). A idade
reprodutiva ideal está entre 20 e 34 anos, os extremos da distribuição, estão em
risco para defeitos congênitos (SILVA et al., 2008). Os dados do presente estudo
demonstraram uma correlação positiva significativa entre a idade materna e a
ocorrência de anomalia congênita a partir dos 35 anos de idade. Silva et al. (2008)
encontraram maior freqüência de malformações congênitas nas mães na faixa etária
de 14 a 20 anos (35.29%), enquanto que de 35 a 44 anos a freqüência foi de
17.65%. Duarte (2009) avaliou a idade das mães com recém-nascidos malformados
e encontrou que 48,18% das mulheres tinham entre 20 a 30 anos de idade e 45,45%
tinham entre 10 a 19 anos de idade. Galera et al. (2010) encontraram que a faixa
etária de maior risco para nascimento de bebês com anomalia congênita foi a de 40-
44 anos, seguida de 35-39 anos e 30-34 anos. Silva et al. (2011) encontraram
diferença significante na variável idade materna associada ao nascimento de bebês
com anomalia congênita a partir de 35 anos de idade.
Acerca da relação entre a escolaridade materna e o nascimento de criança
com anomalias congênitas, Brito et al. (2010) encontraram em seu estudo que
42,6% das mães que deram a luz a crianças com anomalias congênitas
apresentavam de quatro a sete anos de estudo. Melo et al. (2010) verificaram que
23,1% das mães de crianças com anomalias congênitas possuíam menos de 8 anos
de estudo. Silva et al. (2008) afirmaram que a baixa escolaridade materna é fator de
69
risco para a ocorrência de malformações fetais. De acordo com Larentis et al.
(2006), devido à carência de pesquisas relacionando a instrução materna e a
ocorrência de nascimentos de bebês com anomalias congênitas, encontra-se o fato
de que há uma associação entre escolaridade/nível socioeconômico. Portanto, uma
baixa escolaridade pode remeter a um degrau sócio-econômico e conseqüente
carência nutricional, a qual pode levar à ocorrência de malformações fetais
(LARENTIS, et al., 2006). No presente estudo não houve correlação estatística entre
a instrução materna e a ocorrência de nascimentos de indivíduos com anomalias
congênitas.
No presente estudo a correlação entre a baixa idade gestacional e a
ocorrência de nascimentos com anomalias congênitas foi significativa, as faixas
gestacionais com maior percentual de nascimentos com anomalias congênitas foram
as de 28 a 31 semanas e 22 a 27 semanas com 3,26% e 2,92% respectivamente.
Outros estudos encontraram resultados divergentes. Melo et al. (2010) encontraram
que bebês que nasceram com idade gestacional menor que 37 semanas
apresentaram maior risco de nascerem com anomalia congênita com 37,9% dos
casos. Brito et al., (2010) encontraram uma maior prevalência de anomalias
congênitas em bebês nascidos no intervalo de 37 a 41 semanas de gestação. Silva
et al. (2011) encontraram correlação entre nascimentos de bebês com anomalia
congênita e a idade gestacional a partir de 33 semanas de gestação.
O objetivo principal da vigilância das anomalias congênitas é o de detectar
mudanças na magnitude das ocorrências ao nascimento de uma anomalia
específica ou um padrão de anomalias que possam indicar a presença de novos
prováveis fatores causais (CASTILLA; PETERS, 1992; LUQUETTI, 2009).
Como a DNV e o SINASC disponibilizam o município de residência da mãe,
foi possível realizar a análise espacial do evento de interesse (ROMERO; CUNHA,
2007), no caso o nascimento de crianças com anomalias congênitas. Assim, este
estudo foi o primeiro a analisar por meio de georreferenciamento os 141 munícipios
do Estado de Mato Grosso no período de 2000 a 2010 em relação aos nascidos
vivos com anomalias congênitas. Apartir do mesmo pôde-se constatar que a
distribuição dos casos de anomalias congênitas não ocorreu de maneira homogênea
entre os municípios mato-grossenses no período estudado. O georreferenciamento
das informações merece destaque na área da saúde (PREDEBON et al., 2010) e a
70
grande conquista proporcionada pelo avanço das técnicas de geoprocessamento,
em especial os SIGs, foi a dinamização dos estáticos mapas de papel (MOREIRA et
al., 2007).
Quando a taxa de nascimento de indivíduos com anomalias congênitas foi
analisada com a utilização do estimador de intensidade de Kernel, observou-se uma
região com maior adensamento de municípios com taxas maiores (áreas quentes)
na porção sul e no extremo norte do Estado de Mato Grosso. Outros estudos são
necessários objetivando identificar possíveis fatores de risco ambientais que estejam
atuando nas regiões quentes identificadas. A identificação desses possíveis fatores
de risco possibilitaria a implementação de ações para a prevenção do nascimento de
crianças com anomalias congênitas, podendo diminuir inclusive os coeficientes de
mortalidade infantil (DE NICOLA et al., 2010).
Ainda com relação às áreas com maior ocorrência de nascimentos de
crianças com defeitos congênitos, percebe-se que a área situada mais ao norte do
estado encontra-se a uma distância superior a quinhentos quilômetros da capital
Cuiabá, sede dos serviços públicos voltados à assistência odontológica exclusiva
desse perfil de pacientes. Sabe - que a distância geográfica dificulta sobremaneira o
acesso de indivíduos com deficiência (MONLLÉO; LOPES, 2006; KHALIL et al.,
2009), assim a implantação de novos centros multiprofissionais com assistência
odontológica voltados para o atendimento desse perfil de paciente deve ser avaliado
pelos gestores públicos.
72
7 CONCLUSÕES
Por meio da metodologia empregada neste estudo foi possível concluir que a
ocorrência de nascimentos com anomalias congênitas não se distribuiu de forma
homogênea entre os municípios de Mato Grosso no período de 2000 a 2010. Houve
um adensamento da sua ocorrência na porção sul e no extremo norte do estado. Da
mesma forma, a distribuição não foi estática na série temporal, apresentando uma
progressão significativa do nascimento de bebês com anomalias congênitas nos
últimos dez anos.
Corroborando estudos anteriores, neste estudo as anomalias congênitas
estiveram estatisticamente associadas ao sexo masculino, baixo peso ao nascer e
baixo escore do Índice de Apgar no primeiro e no quinto minutos.
Com relação às características maternas, a ocorrência de anomalias
congênitas nos bebês esteve estatisticamente associada à idade materna avançada
(superior a35 anos) e baixa idade gestacional. O grau de instrução materna não
influenciou na ocorrência de anomalias congênitas em seus filhos.
A representação gráfica por meio da construção de mapa de intensidade de
ocorrência de nascimentos com anomalias congênitas facilitou a visualização das
iniqüidades dessa ocorrência no Estado de Mato Grosso, apresentando-se como um
importante instrumento para a análise da ocorrência dos agravos e a detecção de
variações espaciais na magnitude da ocorrência.
Este mapa poderá subsidiar o levantamento de possíveis variáveis
ambientais que possam estar interferindo na ocorrência das anomalias congênitas
em Mato Grosso objetivando sua prevenção primária, bem como a prevenção
secundária de deficiências.
À medida que o georreferenciamento torna a informação mais acessível não
apenas para a comunidade acadêmica, mas também para os gestores e a
sociedade, ele pode ser utilizado na socialização de informações e na definição de
estratégias de políticas públicas.
74
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Anexo 2: Relação de Anomalias Congênitas e respectivos códigos (Capítulos II e
XVI, CID-10)
Código Descrição . D18.0 Hemangioma de qualquer localização Q00.0 Anencefalia Q00.1 Craniorraquisquise Q00.2 Iniencefalia Q01.0 Encefalocele frontal Q01.1 Encefalocele nasofrontal Q01.2 Encefalocele occipital Q01.8 Encefalocele de outras localizações Q01.9 Encefalocele não especificada Q02 Microcefalia Q02.9 Hidrocefalia congênita não especificada Q05.0 Espinha bífida cervical com hidrocefalia Q05.1 Espinha bífida torácica com hidrocefalia Q05.2 Espinha bífida lombar com hidrocefalia Q05.3 Espinha bífida sacra com hidrocefalia Q05.4 Espinha bífida não especificada, com hidrocefalia Q05.5 Espinha bífida cervical, sem hidrocefalia Q05.6 Espinha bífida torácica, sem hidrocefalia Q05.7 Espinha bífida lombar, sem hidrocefalia Q05.8 Espinha bífida sacra, sem hidrocefalia Q05.9 Espinha bífida não especificada Q11.0 Anoftalmia: olho cístico Q11.1 Outras formas de anoftalmia Q11.2 Microftalmia Q11.3 Macroftalmia Q12.0 Catarata congênita Q35.0 Fenda bilateral do pálato duro Q35.1 Fenda unilateral do pálato duro Q35.2 Fenda bilateral do pálato mole Q35.3 Fenda unilateral do pálato mole Q35.4 Fenda bilateral dos pálatos duro e mole Q35.5 Fenda unilateral dos pálatos duro e mole
Q35.6 Fenda mediana do pálato
Q35.7 Fenda da úvula Q35.8 Fenda palatina não especificada, bilateral Q35.9 Fenda palatina não especificada ,unilateral Q36.0 Fenda labial bilateral Q36.1 Fenda labial mediana Q36.9 Fenda labial unilateral Q37.0 Fenda bilateral do pálato duro com fenda labial Q37.1 Fenda unilateral do pálato duro mole com fenda labial Q37.2 Fenda bilateral do pálato mole com fenda labial Q37.3 Fenda unilateral do pálato mole com fenda labial Q37.4 Fenda bilateral dos pálatos duro e mole com fenda labial Q37.5 Fenda unilateral dos pálatos duro e mole com fenda labial Q37.8 Fenda bilateral do pálato com fenda labial, não especificada Q37.9 Fenda unilateral do pálato com fenda labial, não especificada
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Q38.2 Macroglossia Q38.3 Outras malformações congênitas da língua Q42.2 Ausência, atresia e estenose congênita do ânus, com fístula Q42.3 Ausência, atresia e estenose congênita do ânus, sem fístula Q66.0 Pé torto equinovaro Q66.1 Pé torto calcaneovaro Q66.4 Pé torto calcaneovalgo Q67.0 Assimetria facial Q67.1 Deformidade facial por compressão Q71.0 Ausência congênita completa do(s) membro(s) superior(es) Q71.1 Ausência congênita do braço e antebraço, com mão presente Q71.2 Ausência congênita do antebraço e da mão Q71.3 Ausência congênita da mão e de dedo(s) Q72.0 Ausência congênita completa do(s) membro(s) inferior(es) Q72.1 Ausência congênita da coxa e da perna com pé presente Q72.2 Ausência congênita da perna e do pé Q72.3 Ausência congênita do pé e de artelho(s) Q82.0 Linfedema hereditário Q90.9 Síndrome de Down não especificada