Mortalidade-Infantil
Rodolfo Viana
01-12-2015
A taxa de mortalidade infantil expressa o número de crianças de um determinado local que morre antes de completar um ano de vida a cada mil nascidas vivas. Esse dado é um indicador da qualidade dos serviços de saúde, saneamento básico e educação.
A mortalidade infantil é um dos oito objetivos do milênio, apontando pela ONU[1], elaborado em 2013. A taxa mundial de mortalidade na infância caiu 47% em 22 anos. Entre 1990 e 2012, o índice passou de 90 para 48 mortes por mil nascidos vivos. Muito ainda deve ser feito para atingir a meta global de 75% de redução na taxa.
O Brasil já alcançou a meta de redução da mortalidade na infância, estando à frente de muitos países. Atingiu a meta estabelecida em relação às mortes de crianças com menos de um ano de idade, passando de 47,1 para 15,3 óbitos por mil nascidos vivos, superando a meta de 15,7 óbitos estimada para 2015.
É possível observar que a taxa de mortalidade infantil vem caindo a cada ano[2], porém pelo fato do Brasil ser bastante grande não podemos afirmar que a taxa de mortalidade vem caindo em todos os estados brasileiros. Pensando nisso e usando os dados do DataSus[3] foi feita uma análise dos anos de 2011 até 2013 para o estado da Paraíba (no DataSus só temos dados até o ano de 2013).
library(ggplot2)
require(gridExtra)
library(gtable)
library(grid)
library(dplyr)pre_natal_2011 <- read.csv("data/Consult_pre-natal_PARAIBA_2011_sem_acento.csv", sep=";")
pre_natal_2012 <- read.csv("data/Consult_pre-natal_PARAIBA_2012_sem_acento.csv", sep=";")
pre_natal_2013 <- read.csv("data/Consult_pre-natal_PARAIBA_2013_sem_acento.csv", sep=";")
nascidos_vivos_2011 <- read.csv("data/NASCIDOS_VIVOS_PARAIBA_2011_sem_acento.csv", sep=";")
nascidos_vivos_2012 <- read.csv("data/NASCIDOS_VIVOS_PARAIBA_2012_sem_acento.csv", sep=";")
nascidos_vivos_2013 <- read.csv("data/NASCIDOS_VIVOS_PARAIBA_2013_sem_acento.csv", sep=";")
obitos_infantis_2011 <- read.csv("data/OBITOS_INFANTIS_PARAIBA_2011_sem_acento.csv", sep=";")
obitos_infantis_2012 <- read.csv("data/OBITOS_INFANTIS_PARAIBA_2012_sem_acento.csv", sep=";")
obitos_infantis_2013 <- read.csv("data/OBITOS_INFANTIS_PARAIBA_2013_sem_acento.csv", sep=";")
obitos_infantis_2012[,5] <- NULLPara calcular a taxa de mortalidade infantil é necessário ter o número de óbitos de residentes com menos de um ano de idade, dividir pelo o número de nascidos vivos de mãe residentes e depois multiplicar por mil[4].
Foi então observado que, ao contrário do observado na taxa de mortalidade infantil do Brasil, a taxa de mortalidade da Paraíba aumentou entre os anos de 2011 e 2013.
# Calcula a taxa de mortalidade
calcula_mortalidade <- function(df_obitos, df_nascidos_vivos){
df_obitos$Municipio <- as.character(df_obitos$Municipio)
obitos <- filter(df_obitos, Municipio == "Total")[,5]
df_nascidos_vivos$Municipio <- as.character(df_nascidos_vivos$Municipio)
nascidos_vivos <- filter(df_nascidos_vivos, Municipio == "Total")[,2]
(obitos/nascidos_vivos) * 1000
}
mortalidade_2011 <- calcula_mortalidade(obitos_infantis_2011, nascidos_vivos_2011)
mortalidade_2012 <- calcula_mortalidade(obitos_infantis_2012, nascidos_vivos_2012)
mortalidade_2013 <- calcula_mortalidade(obitos_infantis_2013, nascidos_vivos_2013)
mortalidade <- data.frame(ano = c(2011, 2012, 2013),
taxa = c(mortalidade_2011, mortalidade_2012, mortalidade_2013))
m <- ggplot(data = mortalidade, aes(x=ano, y = taxa, group=1)) +
geom_line() +
geom_point() +
labs(y='Taxa de Mortalidade', x='Ano', title = "Mortalidade Infantil") +
theme_classic() +
theme(axis.ticks = element_blank()) +
scale_x_continuous(breaks=2011:2013)
png("plot/mortalidade.png", width = 800, height = 600)
dev.off()## png
## 2m
Proposta de solução do problema
Entre as principais causas da mortalidade infantil estão à falta de assistência e de instrução às gestantes, ausência de acompanhamento médico, deficiência na assistência hospitalar, desnutrição, déficit nos serviços de saneamento ambiental, entre outros. A ausência de saneamento provoca a contaminação da água e dos alimentos, podendo desencadear doenças como a hepatite A, malária, febre amarela, cólera, diarreia, etc.
Focando em apenas dois fatores, instrução às gestantes e acompanhamento médico, e utilizando os dados de consultas pré-natais , disponível no DataSus, entre os anos de 2011 e 2013, tentamos verificar se a assistência as gestantes e o acompanhamento médico aumentou durante esses anos.
totalConsultas <- function(data) {
data[,3] <- as.numeric(as.character(data[,3]))
data[,4] <- as.numeric(as.character(data[,4]))
data[,5] <- as.numeric(as.character(data[,5]))
data[is.na(data)] <- 0
data$totalConsultas <- data[,3] + data[,4] + data[,5]
tail(data, 1)$totalConsultas
}
pre_natal_2011_total <- totalConsultas(pre_natal_2011)
pre_natal_2012_total <- totalConsultas(pre_natal_2012)
pre_natal_2013_total <- totalConsultas(pre_natal_2013)
pre_natal <- data.frame(ano = c(2011, 2012, 2013),
consultas = c(pre_natal_2011_total, pre_natal_2012_total, pre_natal_2013_total))
p <- ggplot(data = pre_natal, aes(x=ano, y = consultas, group=1)) +
geom_line() +
geom_point() +
labs(y='Total de Pacientes Atendidos', x='Ano', title = "Consultas Pré-Natal") +
theme_classic() +
theme(axis.ticks = element_blank()) +
scale_x_continuous(breaks=2011:2013)
png("plot/pre_natal.png", width = 800, height = 600)
dev.off()## png
## 2p
É possível verificar que as consultas pré-natais no estado da Paraíba caíram e muito entre os anos de 2011 e 2013, porém não podemos afirmar que a falta de consultas faz com que a taxa de mortalidade cresça, mas existe um forte indicio dessa correlação.
grid.arrange(p, m, ncol=2)
png("plot/comparacao.png", width = 800, height = 600)
dev.off()## png
## 2Seria interessante observar também se ocorreu à construção ou o desligamento de algum hospital durante esses anos, já que a assistência hospitalar é também um dos fatores que fazem com que a taxa de mortalidade infantil caia.
Apesar da taxa de mortalidade infantil da Paraíba ter crescido ao longo dos anos de 2011 e 2013 é importante apontar que a taxa ainda é menor do que a média nacional, que é 15,7.
Discursão
É interessante observar que a taxa de mortalidade não depende de apenas uma variável, sendo assim bem complexo entender qual a razão para que a taxa tenha crescido ou não durante determinado ano.
Com o uso de big data e analises cada vez mais rápida, poderemos no futuro juntar várias fontes de dados e entender melhor a variação dessa taxa para que o objetivo do milênio seja alcançado. Além disso, os países ricos devem contribuir para a estruturação das nações que enfrentam esse grande problema social, realizando a construção de hospitais, capacitação da equipe médica, educação familiar, subsídios para a alimentação adequada, saneamento ambiental, entre outros.
O código e os dados da analise pode ser encontrado no git https://github.com/RodolfoViana/Mortalidade-Infantil
Referências
[1] http://www.pnud.org.br/ODM4.aspx
[2] http://brasilemsintese.ibge.gov.br/populacao/taxas-de-mortalidade-infantil.html