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Resumo Introdução Alterações neurológicas em crianças com síndrome congênita do vírus Zika (SCZ) repercutem em atrasos no desenvolvimento e deformidades, levando à necessidade da assistência aos serviços de reabilitação. Objetivo Analisar a acessibilidade geográfica de crianças com SCZ na Região Metropolitana do Recife (RMR) e compará-la com a otimizada (distância mais próxima entre a residência da criança e o serviço). Método Estudo descritivo, incluindo 51 crianças com SCZ que residiam na RMR. Utilizaram-se questionários semiestruturados com dados sociodemográficos, econômicos e informações dos serviços de reabilitação utilizados pela criança. Elaboraram-se mapas de distribuição espacial e fluxos pelo Sistema de Informação Geográfica QGis e análises descritivas do perfil da amostra, usando SPSS 20.0. Resultados A maioria era de crianças que viviam em locais de vulnerabilidade, considerando a renda como indicador. Quanto à acessibilidade, os serviços de reabilitação estavam concentrados na cidade do Recife, levando 37,3% das crianças a percorrer acima de 15 km até os serviços. Verificou-se que numa acessibilidade otimizada, 52,9% percorreriam entre 1 e 5 km. Conclusão Uma reorganização dos serviços para garantir maior facilidade de acessibilidade a essas crianças é necessária e imprescindível para garantia de melhor acompanhamento e assistência dessas famílias em longo prazo.

Abstract Background Neurological changes in children with congenital zika virus syndrome (CZS) have delays in development and deformities, leading to the need care for rehabilitation services Objective This study aims to analyze the geographical accessibility of children with CZS in the Metropolitan Region of Recife (RMR), and to compare such with the optimized (closest distance between the child's residence and the service). Method It is a descriptive study, including 51 CZS who resided in the RMR. The instruments used were semi structured questionnaire with sociodemographic data, economic and information from the centers attended by the child. Spatial distribution maps and flows were prepared by the Geographic Information System-QGis and descriptive analyzes of the sample profile, using SPSS 20.0. Results The majority were children who lived in locales of socioeconomic vulnerability. As for the accessibility, it was noted that the rehabilitation services which received these children were concentrated in the city of Recife, leading 37.3% of children to travel over 15 km to services. However, the optimal accessibility, 52,9% would be between 1 and 5 km. Conclusion A reorganization of these services to facilitate accessibility to these children, as well as a follow-up towards better tending to these families in the long term.

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OBJECTIVE: To develop a social need index for stratification of municipalities and identification of priority areas for reducing fetal mortality. METHODS: ecological study, carried out in the state of Pernambuco, between 2010 and 2017. The technique of factor analysis by main components was used for the elaboration of the social need index. In the spatial analysis, the local empirical Bayesian estimator was applied and Moran's spatial autocorrelation was verified. RESULTS: The social deprivation index selected two factors that, together, explained 77.63% of the total variance. The preventable fetal mortality rate increased among strata of social need, with rates of 8.0 per thousand births (low deprivation), 8.1 per thousand (medium deprivation), 8.8 per thousand (high deprivation), and 10.7 per thousand (very high social deprivation). Some municipalities in the São Francisco and Sertão Mesoregions had both high fetal and preventable fetal mortality, in addition to a very high social deprivation rate. Conclusion: The spatial analysis identified areas with the highest risk for fetal mortality. The social deprivation index listed some determinants of fetal deaths in areas with worse living conditions. Priority areas for intervention in public policies to reduce fetal mortality and its determinants were detected.

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ABSTRACT: Objective: To develop a social need index for stratification of municipalities and identification of priority areas for reducing fetal mortality. Methods: ecological study, carried out in the state of Pernambuco, between 2010 and 2017. The technique of factor analysis by main components was used for the elaboration of the social need index. In the spatial analysis, the local empirical Bayesian estimator was applied and Moran's spatial autocorrelation was verified. Results: The social deprivation index selected two factors that, together, explained 77.63% of the total variance. The preventable fetal mortality rate increased among strata of social need, with rates of 8.0 per thousand births (low deprivation), 8.1 per thousand (medium deprivation), 8.8 per thousand (high deprivation), and 10.7 per thousand (very high social deprivation). Some municipalities in the São Francisco and Sertão Mesoregions had both high fetal and preventable fetal mortality, in addition to a very high social deprivation rate. Conclusion: The spatial analysis identified areas with the highest risk for fetal mortality. The social deprivation index listed some determinants of fetal deaths in areas with worse living conditions. Priority areas for intervention in public policies to reduce fetal mortality and its determinants were detected.

RESUMO: Objetivo: Elaborar um índice de carência social para a estratificação dos municípios e a identificação de áreas prioritárias para a redução da mortalidade fetal. Métodos: Estudo ecológico, realizado no estado de Pernambuco, entre 2010 e 2017. Utilizou-se a técnica de análise fatorial por componentes principais para a elaboração do índice de carência social. Na análise espacial, aplicou-se o estimador bayesiano empírico local, e verificou-se a autocorrelação espacial de Moran. Resultados: O índice de carência social selecionou dois fatores que, juntos, explicaram 77,63% da variância total. A taxa de mortalidade fetal evitável apresentou aumento entre estratos de carência social, com taxas de 8 por mil nascimentos (baixa carência), 8,1 por mil (média carência), 8,8 por mil (alta carência) e 10,7 por mil (muito alta carência social). Alguns municípios das mesorregiões São Francisco e Sertão tiveram, simultaneamente, elevada mortalidade fetal e fetal evitável, além de índice de carência social muito alto. Conclusão: A análise espacial identificou áreas com maior risco para a mortalidade fetal. O índice de carência social relacionou alguns determinantes das mortes fetais em áreas com piores condições de vida. Detectaram-se áreas prioritárias para a intervenção das políticas públicas de redução da mortalidade fetal e seus determinantes.

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In Brazil, the distribution of pediatric intensive care units (PICUs), causes of admission, costs incurred and how care is provided are still poorly understood. The objective was to describe the profile of hospitalizations in the PICUs of the Brazilian Unified Health System in the state of Pernambuco, in 2010. A cross-sectional study was performed, with 1,915 hospitalizations in the six PICUs, collected in the Hospital Information System. The variables were compared by age group. There was a predominance of male hospitalizations (58.1%), an age range of between one and four years old (32.5%), the use of philanthropic units (64.1%) and type III PICUs (59.2%) and admissions due to neoplasms (28.9%). The mean hospital stay was 14.4 days, and the mean cost was BRL 6,674.80. The mean distance between the municipality of residence and the PICU ranged from 8.7 to 486.5 km. There were 207 deaths (10.8/100 admissions), of which 30% were due to infectious and parasitic diseases. Differences were identified between the age groups (p < 0.05), except regarding gender. In conclusion, admissions to PICUs in Pernambuco show differences in geographical access and sociodemographic characteristics, admissions, and causes of hospitalization and death among age groups.

No Brasil, a distribuição das unidades de terapia intensiva pediátrica (UTIP), causas de admissão, custos despendidos e forma como se presta a assistência ainda são pouco conhecidos. Com o objetivo de descrever o perfil das internações por faixa etária em UTIP do SUS de Pernambuco, em 2010, realizou-se um estudo transversal, com o universo das 1.915 internações nas seis UTIP do estado, captadas no Sistema de Informação Hospitalar. As variáveis foram comparadas por faixa etária. Predominaram internações no sexo masculino (58,1%), na faixa etária de um a quatro anos (32,5%), unidades filantrópicas (64,1%), UTIP tipo III (59,2%) e por neoplasias (28,9%). A permanência média foi de 14,4 dias e o custo médio de R$ 6.674,80. A distância média entre o município de residência e o da UTIP variou de 8,7 a 486,5 km. Ocorreram 207 óbitos (10,8/100 internações), 30% por doenças infectoparasitárias. Identificaram-se diferenças entre as faixas etárias (p < 0,05), exceto quanto ao sexo. Concluindo, em Pernambuco, as internações em UTIP apresentam diferenças no acesso geográfico e nas características sociodemográficas, da admissão e causas de internação e óbito entre faixas etárias.

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Resumo No Brasil, a distribuição das unidades de terapia intensiva pediátrica (UTIP), causas de admissão, custos despendidos e forma como se presta a assistência ainda são pouco conhecidos. Com o objetivo de descrever o perfil das internações por faixa etária em UTIP do SUS de Pernambuco, em 2010, realizou-se um estudo transversal, com o universo das 1.915 internações nas seis UTIP do estado, captadas no Sistema de Informação Hospitalar. As variáveis foram comparadas por faixa etária. Predominaram internações no sexo masculino (58,1%), na faixa etária de um a quatro anos (32,5%), unidades filantrópicas (64,1%), UTIP tipo III (59,2%) e por neoplasias (28,9%). A permanência média foi de 14,4 dias e o custo médio de R$ 6.674,80. A distância média entre o município de residência e o da UTIP variou de 8,7 a 486,5 km. Ocorreram 207 óbitos (10,8/100 internações), 30% por doenças infectoparasitárias. Identificaram-se diferenças entre as faixas etárias (p < 0,05), exceto quanto ao sexo. Concluindo, em Pernambuco, as internações em UTIP apresentam diferenças no acesso geográfico e nas características sociodemográficas, da admissão e causas de internação e óbito entre faixas etárias.

Abstract In Brazil, the distribution of pediatric intensive care units (PICUs), causes of admission, costs incurred and how care is provided are still poorly understood. The objective was to describe the profile of hospitalizations in the PICUs of the Brazilian Unified Health System in the state of Pernambuco, in 2010. A cross-sectional study was performed, with 1,915 hospitalizations in the six PICUs, collected in the Hospital Information System. The variables were compared by age group. There was a predominance of male hospitalizations (58.1%), an age range of between one and four years old (32.5%), the use of philanthropic units (64.1%) and type III PICUs (59.2%) and admissions due to neoplasms (28.9%). The mean hospital stay was 14.4 days, and the mean cost was BRL 6,674.80. The mean distance between the municipality of residence and the PICU ranged from 8.7 to 486.5 km. There were 207 deaths (10.8/100 admissions), of which 30% were due to infectious and parasitic diseases. Differences were identified between the age groups (p < 0.05), except regarding gender. In conclusion, admissions to PICUs in Pernambuco show differences in geographical access and sociodemographic characteristics, admissions, and causes of hospitalization and death among age groups.

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OBJECTIVE: To analyse the spatial distribution of the incidence of leprosy and identify areas at risk for occurrences of hyper-endemic disease in Northeastern Brazil. METHODS: Ecological study using municipalities as the analysis unit. Data on new cases of leprosy came from the Health Hazard Notification System (SINAN). This study focused on Pernambuco and covered the years 2005 to 2014. Indicators for monitoring were calculated per 100 000 inhabitants. The local empirical Bayes method was used to minimise rate variance, and spatial autocorrelation maps were used for spatial pattern analysis (box maps and Moran maps). RESULTS: A total of 28 895 new cases were registered in the study period. The average incidence was 21.88/100 000; the global Moran's I index was 0.36 (P < 0.01), thus indicating the existence of spatial dependence; and the Moran map identified 20 municipalities with high priority for attention. The average incidence rate among individuals under 15 years of age was 8.78/100 000; the global Moran's I index showed the presence of positive spatial autocorrelation (0.43; P < 0.01), and the Moran map showed a main cluster of 15 hyper-endemic municipalities. The average rate of grade 2 physical disability at the time of diagnosis was 1.12/100 000; the global Moran index presented a positive spatial association (0.17; P < 0.01); and the Moran map located clusters of municipalities (high-high) in three mesoregions. CONCLUSION: Application of different spatial analysis methods made it possible to locate areas that would not have been identified by epidemiological indicators alone.

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This is an ecological study that sought to assess the relationship between the spatial clustering of infant mortality and the adequacy of vital information. The adequacy of information from the Brazilian Live Birth Database (SINASC) and Mortality Database (SIM) were examined using a validated method that uses five indicators calculated by municipality and population size. Municipalities were classified as either having consolidated data, data currently being consolidated, or not having consolidated data. Voronoi polygons were generated for spatial analysis in order to minimize any proximity issues among municipalities. The local Moran index was applied to identify spatial clustering of infant mortality. It was established that 76.2% of all municipalities had consolidated vital data. Infant mortality clustering was seen in 34 municipalities comprising three spatial clusters. An association was also found between the adequacy of vital information and the spatial clustering of infant mortality. Geostatistical techniques proved to have predictive power to identify spatial clustering with consolidated vital information. The approach will contribute to the improvement of data quality and can be used for planning actions seeking to reduce infant mortality.

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Estudo ecológico que objetivou analisar a relação entre o comportamento espacial da mortalidade infantil e a adequação das informações vitais. Para avaliar a adequação das informações sobre nascimentos (Sinasc) e óbitos (SIM) do Ministério da Saúde foi utilizado um método, já validado, que é constituído por cinco indicadores calculados por município, segundo o porte populacional. Os municípios foram classificados em: informações vitais consolidadas, em fase de consolidação ou não consolidadas. Na análise espacial, foram gerados os Polígonos de Voronoi para minimizar os problemas de proximidade entre os municípios, e o índice de Moran local para identificação dos agregados espaciais de mortalidade infantil. Identificou-se que 76,6% dos municípios apresentaram informações vitais consolidadas. Houve formação de cluster para a mortalidade infantil em 34 municípios, formando três agregados espaciais. Verificou-se associação entre a adequação das informações vitais e o comportamento espacial da mortalidade infantil. As técnicas de geoestatística foram preditivas na identificação de agregados espaciais com informações vitais consolidadas. A proposta contribuirá para a melhoria da qualidade da informação e o planejamento de ações visando à redução da mortalidade infantil.

This is an ecological study that sought to assess the relationship between the spatial clustering of infant mortality and the adequacy of vital information. The adequacy of information from the Brazilian Live Birth Database (SINASC) and Mortality Database (SIM) were examined using a validated method that uses five indicators calculated by municipality and population size. Municipalities were classified as either having consolidated data, data currently being consolidated, or not having consolidated data. Voronoi polygons were generated for spatial analysis in order to minimize any proximity issues among municipalities. The local Moran index was applied to identify spatial clustering of infant mortality. It was established that 76.2% of all municipalities had consolidated vital data. Infant mortality clustering was seen in 34 municipalities comprising three spatial clusters. An association was also found between the adequacy of vital information and the spatial clustering of infant mortality. Geostatistical techniques proved to have predictive power to identify spatial clustering with consolidated vital information. The approach will contribute to the improvement of data quality and can be used for planning actions seeking to reduce infant mortality.

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OBJECTIVE: To analyze the spatial distribution of infant mortality and identify clusters with high risk of death in the first year of life. METHODS: The Thiessen (Voronoi) polygon method was used to analyze spatial distribution of the infant mortality rate, calculated by municipality. The triennium 2006 - 2008 was used as a reference to estimate the average infant mortality rate, and the first analysis of the spatial distribution of the rate was performed to test for first-order spatial stationarity. The spatial pattern was then analyzed using Moran's index and G-statistic (α = 5%). RESULTS: The surface projections on trends showed that infant mortality is not constant in space. The Moran index (0.34, P < 0.01) and G-statistic (0.03, P < 0.01) confirmed a spatial autocorrelation between infant mortality and clusters when the Thiessen polygon method was used. CONCLUSIONS: The Voronoi polygons proved accurate for spatial analysis of infant mortality and were predictive of clusters with high risk of death in the first year of life.

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OBJECTIVE: To analyze the spatial distribution of infant mortality and identify clusters with high risk of death in the first year of life. METHODS: The Thiessen (Voronoi) polygon method was used to analyze spatial distribution of the infant mortality rate, calculated by municipality. The triennium 2006 - 2008 was used as a reference to estimate the average infant mortality rate, and the first analysis of the spatial distribution of the rate was performed to test for first-order spatial stationarity. The spatial pattern was then analyzed using Moran's index and G-statistic (α = 5%). RESULTS: The surface projections on trends showed that infant mortality is not constant in space. The Moran index (0.34, P < 0.01) and G-statistic (0.03, P < 0.01) confirmed a spatial autocorrelation between infant mortality and clusters when the Thiessen polygon method was used. CONCLUSIONS: The Voronoi polygons proved accurate for spatial analysis of infant mortality and were predictive of clusters with high risk of death in the first year of life.

OBJETIVO: Analizar la distribución espacial de la mortalidad en lactantes y determinar los agrupamientos con alto riesgo de muerte en el primer año de vida. MÉTODOS: Se usó el método de los polígonos de Thiessen (Voronoi) para analizar la distribución espacial de la tasa de mortalidad en lactantes, calculada por municipios. Se adoptó como referencia el trienio del 2006 al 2008 para calcular la tasa promedio de mortalidad en lactantes, y se llevó a cabo el primer análisis de la distribución espacial de la tasa con objeto de someterla a prueba en cuanto a estacionariedad espacial de primer orden. A continuación se analizó el modelo espacial usando el índice de Moran y la estadística G (α = 5%). RESULTADOS: Las proyecciones de superficie de tendencias indicaron que la mortalidad en lactantes no es constante en el espacio. El índice de Moran (0,34, P < 0,01) y la estadística G (0,03, P < 0,01) confirmaron una autocorrelación espacial entre la mortalidad en lactantes y los agrupamientos cuando se utilizó el método de los polígonos de Thiessen. CONCLUSIONES: Los polígonos de Voronoi mostraron precisión en el análisis espacial de la mortalidad en lactantes y fueron predictivos de los agrupamientos con alto riesgo de muerte en el primer año de vida.

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This paper describes the construction and application of a social deprivation index that was created to explore the relationship between lymphatic filariasis and socioenvironmental variables in the municipality of Jaboatão dos Guararapes, Pernambuco, Brazil, thereby contributing towards identifying priority areas for interventions. This indicator was obtained from principal-component factor analysis. Variables available from the national census representing socioenvironmental conditions, household characteristics and urban services were used. Epidemiological data came from a parasitological survey on lymphatic filariasis. 23 673 individuals were examined and 323 were positive (1.4%). Two factors that together explained 80.61% of the total variance were selected. The social deprivation strata were capable of indicating a risk gradient, with 74.9% of the microfilaremia cases situated in the high-risk stratum. Principal-component factor analysis was shown to be sensitive for selecting indicators associated with the risk of lymphatic filariasis transmission and for detecting areas potentially at risk. The capacity of the social deprivation index for picking up social inequalities qualifies it as a new tool for use in planning interventions aimed at controlling lymphatic filariasis in urban spaces.

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Esta tese tem por objetivo criar um Sistema de Informações Geográficas (SIG) para o Programa de Saúde da Família (PSF) que se constitui um instrumento de auxílio ao planejamento, à prestação e à avaliação dos serviços previstos pelo Programa. Para tanto, estudaram-se os protocolos e as rotinas de trabalho de todos os comprometidos com o PSF. Verifica-se que ele é composto por três níveis funcionais, que são o operacional, o gerencial e o político, os quais deveriam ter por suporte a informação, através do Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB). Identifica-se que o SIAB tem restrições que podem ser minimizadas ou mesmo eliminadas com a implantação de um novo sistema composto por informações espaciais e não espaciais, o que é permitido em ambiente de SIG. O indivíduo, associado às coordenadas pontuais de sua residência, deve ser considerado como a unidade básica desse novo sistema, por permitir agregação com todos os níveis hierárquicos superiores, sem perda de informações. Conceitos de SIG, sob a ótica do PSF, são detalhados com ênfase nas estruturas de armazenamento, de organização dos dados e de seus relacionamentos. (...) O sistema é explorado com saídas gráficas na forma de mapas e descritivas na forma de tabelas. Terminada a fase de exploração, conclui-se por sua viabilidade, ressaltando-se os seguintes aspectos: (i) ainda não existe um programa de computador único, capaz de executar todas as operações de análise espacial previstas nesse SIG; (ii) o município deve ser o local de implantação do sistema como um todo; (iii) as Unidades de Saúde da Família (USF) devem ser responsáveis pela sua carga, diretamente em ambiente computacional de banco de dados; (iv) o fluxo dos dados das USF para o município deve ser periódico e sistemático, preferencialmente por Internet; (v) a obtenção das coordenadas das residências deve se processar a partir de mapas pré-existentes ou, na sua ausência, a partir de imagens de satélite com resolução espacial da ordem...

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Discute-se o eixo metodológico utilizado na construçäo de modelo de vigilância de endemias em áreas urbanas, orientado por uma análise de situçöes de risco e por indicadores epidemiológicos espaciais. Säo apresentadas as premissas básicas do modelo, os critérios de seleçäo de variáveis sócio-econômicas e as etapas metodológicas necessárias na construçäo do indicador sintético de risco. Comenta-se, também, como algumas questöes operacionais relativas à construçäo de mapas digitais de setores censitários e vinculaçäo de bancos de dados foram equacionadas. Essa abordagem, incorporando o componente da organizaçäo do espaço na vigilância de doenças endêmicas, tendo como exemplo a hanseníase e a tuberculose, privilegia o uso integrado de sistemas de informaçäo já existentes, na perspectiva de estratificar áreas urbanas diferenciadas que permite discriminar riscos desiguais para ocorrência de endemias. Essa é uma ferramenta para o planejamento e o gerenciamento das açöes voltadas para o controle das endemias nas cidades.

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