Introdução

O Rio de Janeiro está localizado ao sudoeste do país, possuindo uma área de 43.750,426 km² ( segundo o IBGE, 2020) e uma população de 17.366.189 habitantes, conhecido por suas mais diversas praias e pontos turísticos (como a praia e calçadão de copacabana e o pão de açucar), possui sua economia voltada para o turismo, seja direta ou indiretamente, e ao setor petroquímico.

Com seus 92 municípios e uma população de 17.366.189 habitantes, a sua taxa de urbanização corresponde ao estado inteiro é de 96,7%, porém a sua capital, Rio de Janeiro, é o município mais populoso, tendo cerca de 38,8% da população do estado inteiro.

Embora a população seja alta e densa em todo o estado, por se tratar de um dos polos econômicos mais importantes do país, a taxa de mortalidade ainda encontra-se demasiadamente alta.

Objetivos

Gerais:

Mostrar e debater os índices de mortalidade infantil nos municípios do Rio de Janeiro.

Específicos:

-Abordar os índices fornecidos pelo banco de dados cedido pelo o IBGE.
-Mostrar as cidades com maior e menor índice de Mortalidade infantil por mil habitantes.
-Propor soluções para a diminuição e gestão desse índice.

Material e Métodos

Os dados utilizados são referentes a mortalidade infantil(MI), que é um indicador social que condiz a quantidade de crianças que morreram, antes de completar um ano de idade, a cada mil nascidas vivas no período de um ano.

O banco de dados utilizados foi disponibilizado no site do IBGE, que possui um grande acervo de informnações relacionadas a várias características estatísticas do país.
https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/rj/rio-de-janeiro.html
As informações coletadas nesse relatório são siponibilizadas pelo IBGE, seguindo seu próprio método de pesquisa em campo, com uma escala de variáveis considerada discreta.

Resultados

De acordo com o banco de dados disponibilizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) vale ressaltar algumas análises.

Mormente, como supracitado na introdução, o estado do Rio de Janeiro possui uma grande população. Dessa forma, isso se dá devido ao seu grande crescimento econômico, sendo considerado o segundo maior polo econômico do país, de acordo com a revista Exame. Assim, fica evidente que o grande fluxo populacional do estado é constante, proporcionando uma grande população no estado em geral, como é visto no gráfico abaixo.

library(readxl)
library(ggplot2)

rarquivo <- "riodejaneiro.xlsx"
Dados <- read_excel(path = rarquivo, sheet = 1)
dados <- as.data.frame(Dados)

# Agregando os dados por Município e somando a coluna 'Pop'
dados_somados_pop <- aggregate(Pop ~ Município, data = dados, sum)

# Ordenando os dados pela coluna 'Pop' em ordem decrescente
dados_ordenados_pop <- dados_somados_pop[order(-dados_somados_pop$Pop), ]

# Selecionando apenas os 30 primeiros
top_30_pop <- head(dados_ordenados_pop, 30)

# Plotando o gráfico de barras
ggplot(top_30_pop, aes(x = Pop, y = reorder(Município, Pop), fill = "pink")) + 
  geom_bar(stat = "identity", width = .75) + 
  ggtitle("Os 30 municípios com maior população") + 
  xlab("População") + 
  ylab("Municípios") + 
  scale_x_continuous(labels = scales::comma) + 
  theme(legend.position = "none")

É visível, no gráfico abaixo, que Cambuci é o município com maior índice de Mortalidade Infantil (Por mil habitantes), os motivos podem variar mas ainda são compreendidos como má formação congênita do feto até o dia de seu nascimento ou por complicações no parto ou pós parto. Fica claro que tal área necessita de uma maior atenção na gestão de saúde pública. Desse modo, procurando aplicar melhorias no acompanhamento fetal, para prevenção de doenças e causas de deformidades ou no próprio trabalho de parto e pós parto.

library(readxl)
library(ggplot2)

rarquivo <- "riodejaneiro.xlsx"
Dados <- read_excel(path = rarquivo, sheet = 1)
dados <- as.data.frame(Dados)

# Agregando os dados por Município e somando a coluna 'MI'
dados_somados_mi <- aggregate(MI ~ Município, data = dados, sum)

# Ordenando os dados pela coluna 'MI' em ordem decrescente
dados_ordenados_mi <- dados_somados_mi[order(-dados_somados_mi$MI), ]

# Selecionando apenas os 30 primeiros
top_30_mi <- head(dados_ordenados_mi, 30)

# Plotando o gráfico de barras
ggplot(top_30_mi, aes(x = MI, y = reorder(Município, MI), fill = "blue")) + 
  geom_bar(stat = "identity", width = .75) + 
  ggtitle("Os 30 municípios com maior taxa de mortalidade infantil") + 
  xlab("Mortalidade Infantil(Por 1000 habitantes)") + 
  ylab("Municípios") + 
  scale_x_continuous(labels = scales::comma) + 
  theme(legend.position = "none")

Consoante a isto, Itatiaia embora possua um índice de mortalidade extremamente baixo, é equivalente a sua população de 30.908 habitantes, tendo também que considerar que é uma cidade pequena e rural. Entretanto, mesmo possuindo uma população relativamente menor e assim, um provável melhor controle de gestão na saúde, ainda pode encontrar problemas pela falta de prováveis insumos se não devidamente direcionados.

library(readxl)
library(ggplot2)

rarquivo <- "riodejaneiro.xlsx"
Dados <- read_excel(path = rarquivo, sheet = 1)
dados <- as.data.frame(Dados)

# Agregando os dados por Município e somando a coluna 'MI'
dados_somados_mi <- aggregate(MI ~ Município, data = dados, sum)

# Ordenando os dados pela coluna 'MI' em ordem decrescente
dados_ordenados_mi <- dados_somados_mi[order(dados_somados_mi$MI, decreasing  = FALSE), ]

# Selecionando apenas os 30 primeiros
top_30_mi <- head(dados_ordenados_mi, 30)

# Plotando o gráfico de barras
ggplot(top_30_mi, aes(x = MI, y = reorder(Município, MI), fill = "blue")) + 
  geom_bar(stat = "identity", width = .75) + 
  ggtitle("Os 30 municípios com maior taxa de mortalidade infantil") + 
  xlab("Mortalidade Infantil(Por 1000 habitantes)") + 
  ylab("Municípios") + 
  scale_x_continuous(labels = scales::comma) + 
  theme(legend.position = "none")

Conclusão

Tendo em vista os pontos abordados, é vital reforçar as soluções já pontuadas anteriormente. O Estado deve voltar a atenção para o setor de saúde de todas as regiões demonstradas, focando principalmente em regiões que possuem áreas socioeconômicas precárias em grande quantidade. A organização dessa gestão é de grande importância para o controle do assunto abordado, também deve-se considerar a contratação em massa de pediatras, obstetras e especialistas neonatais de urgência.
Os dados demonstrados são grandes mas ainda controláveis, é importante a percepção que o governo deve ter para a administrar essa pendência.

Referências

RIBEIRO, Amarolina. “O que é mortalidade infantil?”; Brasil Escola. Disponível em: https://brasilescola.uol.com.br/o-que-e/geografia/o-que-e-mortalidade-infantil.htm. Acesso em 26 de novembro de 2023

GUITARRARA, Paloma. “Rio de Janeiro”; Brasil Escola. Disponível em: https://brasilescola.uol.com.br/brasil/rio-janeiro.htm. Acesso em 26 de novembro de 2023.
“Rio de janeiro se torna novo polo de crescimento de serviços do país”,Exame.https://exame.com/esferabrasil/rio-de-janeiro-se-torna-novo-polo-de-crescimento-de-servicos-no-pais/. Acesso em 25 de novembro de 2023.
“Estatísticas vitais- Óbitos e nascimentos- SIM e SINASC”, Governo do Estado do Rio de Janeiro. https://www.saude.rj.gov.br/informacao-sus/dados-sus/2020/10/estatisticas-vitais-obitos-e-nascimentos-sim-e-sinasc#SIM1. Acesso em 25 de novembro de 2023.