RESUMO
ABSTRACT Objective: To describe the spatio-temporal distribution of infant mortality and its components in the city of Rio de Janeiro, Brazil, in 2010 and 2019. Methods: Infant mortality rate and the neonatal and postneonatal components were estimated. The standardized mortality rate was calculated to detect excess child mortality in the planning areas. Poisson regression was performed to estimate the effect of these planning areas on the years 2010 and 2019. Spatial analysis per neighborhoods was performed to identify the spatial autocorrelation rates, using the Moran's Index and local indicator of spatial association (LISA). Results: The planning areas are very heterogeneous, depending on the history and evolution of occupation. There is an excess of mortality in planning areas with greater social vulnerability. In the Poisson model, it was observed that in all components, the planning area (PA) of residence was statistically significant as well as the year. Moran's index did not show global spatial autocorrelation. However, when applying the LISA method, autocorrelation was observed at the local level and spatial clusters in the municipality of Rio de Janeiro. Conclusions: The spatial heterogeneity of the infant mortality rate in Rio de Janeiro suggests that local health policy strategies of each region consist in an efficient measure for reducing this rate.
RESUMO Objetivo: Descrever a distribuição espaçotemporal da mortalidade infantil eseus componentes no município do Rio de Janeiro nos anos de 2010 e 2019. Métodos: Estimamos a taxa de mortalidade infantil e os componentes neonatal e pós-neonatal. Calculamos a taxa de mortalidade padronizada para detectar excesso de mortalidade infantil nas áreas de planejamento e realizamos regressão de Poisson para estimar o efeito dessas áreas nos anos de 2010 e 2019. Efetuamos análise espacial por bairros para detectar autocorrelação espacial das taxas, com uso do índice de Moran e do indicador local de associação espacial (LISA). Resultados: As áreas de planejamento são muito heterogêneas em função da história e da evolução da ocupação. Há excesso de mortalidade nas áreas de planejamento com maior vulnerabilidade social. No modelo de Poisson, observamos que em todos os componentes a área de planejamento de residência teve significância estatística, assim como o ano. O índice de Moran não mostrou autocorrelação espacial global. Contudo, ao aplicarmos o método LISA, observou-se autocorrelação em nível local e aglomerados espaciais no município do Rio de Janeiro. Conclusões: A heterogeneidade espacial da taxa de mortalidade infantil no Rio de Janeiro sugere que estratégias locais de políticas de saúde para cada região são uma medida eficiente para sua redução.