Infant mortality rates according to socioeconoic status in a Brazilian city

Abstract

Objetivo: Informações de bancos de dados municipais podem ser usadas para o planejamento de investigações que visem reduzir as desigualdades no cuidado à saúde. O objetivo do estudo foi determinar a distribuição da mortalidade infantil, segundo uma classificação geoeconômica urbana, usando dados coletados rotineiramente em nível municipal. Métodos: Todos os nascidos vivos (42.381 crianças) e todos os óbitos de menores de um ano de idade (731 casos), ocorridos no período entre 1994 e 1998 em Ribeirão Preto, SP, foram considerados para este estudo. Quatro diferentes áreas geoeconômicas foram definidas de acordo com a renda do chefe de família em cada zona administrativa urbana. Resultados: As taxas de mortalidade infantil e de seus componentes neonatal e pós-neonatal, entre 1994 e 1998, apresentaram queda em Ribeirão Preto (χ2 para tendência, p<0,05). Essas taxas relacionaram-se inversamente à distribuição de baixos salários (menor do que cinco salários-mínimos por chefe de família) nas diversas regiões urbanas (χ2 para tendência, p<0,05). A área mais pobre da cidade apresentou contínuo acréscimo de excesso de mortalidade infantil nesse período. Conclusões: Os resultados demonstram que as áreas pobres da cidade de Ribeirão Preto apresentam taxas de mortalidade infantil mais elevadas quando comparadas com áreas mais privilegiadas. O nível de desigualdade social urbana, representado pela distribuição do salário do chefe de família, apontou piora contínua da saúde das crianças residentes na área pobre da cidade em detrimento às outras áreas. O monitoramento das desigualdades em saúde, por meio de dados de sistemas municipais de informação, pode ser progressivamente útil, dada a contínua descentralização do gerenciamento da saúde para o nível municipal no Brasil.

Objective: Data from municipal databases can be used to plan interventions aimed at reducing inequities in health care. The objective of the study was to determine the distribution of infant mortality according to an urban geoeconomic classification using routinely collected municipal data. Methods: All live births (total of 42,381) and infant deaths (total of 731) that occurred between 1994 and 1998 in Ribeirão Preto, Brazil, were considered. Four different geoeconomic areas were defined according to the family head’s income in each administrative urban zone. Results: The trends for infant mortality rate and its different components, neonatal mortality rate and post-neonatal mortality rate, decreased in Ribeirão Preto from 1994 to 1998 (chi-square for trend, p<0.05). These rates were inversely correlated with the distribution of lower salaries in the geoeconomic areas (less than 5 minimum wages per family head), in particular the post-neonatal mortality rate (chi-square for trend, p<0.05). Finally, the poor area showed a steady increase in excess infant mortality. Conclusions: The results indicate that infant mortality rates are associated with social inequality and can be monitored using municipal databases. The findings also suggest an increase in the impact of social inequality on infant health in Ribeirão Preto, especially in the poor area. The monitoring of health inequalities using municipal databases may be an increasingly more useful tool given the continuous decentralization of health management at the municipal level in Brazil.