ABSTRACT
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.