Equidade em Saúde na Paraíba: uma Análise Espacial Municipal
Ricardo Alves de Olinda
2026-04-18
1. Base territorial da Paraíba
2. Aquisição e preparação das bases
2.1 SIM (óbitos)
2.2 SIH (internações)
3. Qualidade / completude
| Qualidade do SIM — completude (2018–2023) | |||
| variavel | preenchidos | total | Preenchimento (%) |
|---|---|---|---|
| SEXO | 180.798 | 180.836 | 100.0% |
| RACACOR | 171.830 | 180.836 | 95.0% |
| DTOBITO | 180.836 | 180.836 | 100.0% |
| CAUSABAS | 180.836 | 180.836 | 100.0% |
| CODMUNRES | 180.836 | 180.836 | 100.0% |
| Qualidade do SIH — completude (2018–2023) | |||
| variavel | preenchidos | total | Preenchimento (%) |
|---|---|---|---|
| SEXO | 1.115.823 | 1.115.823 | 100.0% |
| ANO_CMPT | 1.115.823 | 1.115.823 | 100.0% |
| DIAG_PRINC | 1.115.823 | 1.115.823 | 100.0% |
| MUNIC_RES | 1.115.823 | 1.115.823 | 100.0% |
4. Resultados
4.1 Descritivo (frequências e %)
| SIM — Óbitos por sexo | |||
| Paraíba (município de residência), 2018–2023 | |||
| Categoria | Frequência (n) | Proporção (%) | % acumulada |
|---|---|---|---|
| Masculino | 98.341 | 54.4% | 100.0% |
| Feminino | 82.457 | 45.6% | 45.6% |
| SIM — Óbitos por raça/cor | |||
| Paraíba (município de residência), 2018–2023 | |||
| Categoria | Frequência (n) | Proporção (%) | % acumulada |
|---|---|---|---|
| Parda | 112.881 | 65.7% | 95.8% |
| Branca | 50.720 | 29.5% | 29.9% |
| Preta | 7.211 | 4.2% | 100.0% |
| Amarela | 668 | 0.4% | 0.4% |
| Indígena | 350 | 0.2% | 30.1% |
4.2 Mortalidade (SIM) — Equidade racial
Equação do indicador (proporção Pretos + Pardos)
Equação
\[ \text{PropÓbitosNegros}_m = \frac{\text{Óbitos Pretos + Pardos}_m}{\text{Óbitos Totais}_m} \]
O que mede
sse indicador expressa, em cada município, qual fração dos óbitos ocorreu entre pessoas autodeclaradas Pretas ou Pardas, utilizando o município de residência como referência.
Interpretação correta
Valores elevados não indicam risco biológico, mas refletem principalmente:
- a composição racial da população local;
- desigualdades estruturais que afetam exposição a riscos, acesso aos cuidados e condições de vida.
Em municípios de pequeno porte, o indicador pode ser sensível a flutuações associadas ao baixo número absoluto de óbitos.
| Os 30 municípios com maior proporção de óbitos em Pretos/Pardos | |||
| SIM, 2018–2023 | |||
| Municipio | Óbitos | Óbitos (Pretos/Pardos) | Proporção |
|---|---|---|---|
| Cacimba De Areia | 114 | 101 | 88.6% |
| Mãe D'água | 159 | 140 | 88.1% |
| Pitimbu | 642 | 562 | 87.5% |
| Cacimbas | 294 | 257 | 87.4% |
| Passagem | 94 | 81 | 86.2% |
| Santa Inês | 88 | 75 | 85.2% |
| Santana De Mangueira | 173 | 147 | 85.0% |
| Quixaba | 86 | 73 | 84.9% |
| São José Do Bonfim | 173 | 145 | 83.8% |
| Salgadinho | 112 | 93 | 83.0% |
| Assunção | 182 | 151 | 83.0% |
| Conceição | 833 | 686 | 82.4% |
| Ouro Velho | 153 | 126 | 82.4% |
| Serra Grande | 135 | 110 | 81.5% |
| Cruz Do Espírito Santo | 722 | 587 | 81.3% |
| Patos | 4.523 | 3.638 | 80.4% |
| Catingueira | 207 | 165 | 79.7% |
| Junco Do Seridó | 266 | 211 | 79.3% |
| Massaranduba | 583 | 461 | 79.1% |
| Malta | 334 | 264 | 79.0% |
| São Mamede | 422 | 333 | 78.9% |
| São José De Princesa | 123 | 97 | 78.9% |
| Curral Velho | 88 | 69 | 78.4% |
| Ibiara | 309 | 242 | 78.3% |
| Caaporã | 747 | 584 | 78.2% |
| Maturéia | 297 | 232 | 78.1% |
| São José Dos Ramos | 223 | 174 | 78.0% |
| Conde | 1.060 | 827 | 78.0% |
| Curral De Cima | 272 | 212 | 77.9% |
| São Miguel De Taipu | 306 | 238 | 77.8% |
Por que é um indicador de equidade
No Brasil, pessoas Pretas e Pardas historicamente enfrentam:
- maior exposição a condições socioeconômicas adversas;
- maior dependência do Sistema Único de Saúde (SUS);
- piores desfechos em eventos potencialmente evitáveis.
Assim, a desigualdade racial na mortalidade constitui um marcador sintético de inequidade social em saúde.
4.3 SIH — Internações SUS (total)
Equação
\[ \text{InternaçõesSUS}_m = \sum_{t=2018}^{2023} \text{AIH}_{m,t} \]
Transformação aplicada
\[ \log_{10}(\text{InternaçõesSUS}_m + 1) \]
Por que usar escala logarítmica
A transformação logarítmica é utilizada porque:
- reduz a assimetria causada por municípios muito populosos;
- permite comparação visual mais justa entre pequenos e grandes
municípios;
- evita que capitais e regiões polo “apaguem” o padrão espacial do restante do estado.
| Distribuição municipal — Internações SUS (quintis) | ||
| SIH, 2018–2023 | ||
| Quintil (1=menor; 5=maior) | N | Proporcao |
|---|---|---|
| 1 | 45 | 20.2% |
| 2 | 45 | 20.2% |
| 3 | 45 | 20.2% |
| 4 | 44 | 19.7% |
| 5 | 44 | 19.7% |
Interpretação
As diferenças observadas nos mapas refletem ordens de magnitude, e não variações absolutas simples. Um município mais destacado possui substancialmente mais internações, e não apenas um incremento marginal.
4.4 ICSAP — Internações por Condições Sensíveis à Atenção Primária
Equação
\[ \text{ICSAP}_m = \sum_{i \in \text{Lista ICSAP}} \mathbf{1}(\text{CID principal}_i) \]
O que mede
Contabiliza internações por causas potencialmente evitáveis por meio de:
- atenção básica oportuna;
- acompanhamento longitudinal;
- manejo adequado de condições crônicas.
Interpretação
- ICSAP elevado pode indicar fragilidades na Atenção
Primária à Saúde (APS) ou maior carga de doença.
- O indicador não responsabiliza isoladamente a APS, sendo influenciado por pobreza, envelhecimento populacional e organização da rede assistencial.
4.5 Integração SIM + SIH — índice de carga
Índice de carga (integração SIM + SIH)
Equações
Padronização (escore z):
\[ Z(x_m) = \frac{x_m - \bar{x}}{s_x} \]
Índice final:
\[ \text{ÍndiceCarga}_m = Z(\text{Óbitos}_m) + Z(\text{Internações}_m) \]
O que mede
Identifica municípios que acumulam simultaneamente:
- alta mortalidade;
- alta morbidade hospitalar;
em relação ao padrão estadual.
Por que é potente
Evita análises fragmentadas e identifica territórios com pressão assistencial combinada sobre o sistema de saúde.
5. Discussão dos resultados
5.1 Qualidade da informação: base sólida para análise
Os dados do SIM e do SIH apresentam elevada completude (superior a 95% para raça/cor no SIM e 100% para campos críticos no SIH), o que:
- confere robustez aos indicadores;
- reduz viés diferencial entre municípios;
- sustenta análises espaciais e comparações intraestaduais.
Isso é especialmente relevante em estudos de equidade, nos quais vieses de preenchimento podem comprometer as inferências.
6. Séries temporais
Morbidade hospitalar (SIH) — Evolução anual: internações SUS (escala log)
2018
2019
2020
2021
2022
2023
Equidade assistencial (ICSAP) — Evolução anual
2018
2019
2020
2021
2022
2023
7. Mortalidade e equidade racial
Os resultados evidenciam concentração elevada da proporção de óbitos em Pretos e Pardos em diversos municípios, com valores superiores a 80% no conjunto de maior magnitude.
Pontos-chave de interpretação
- O padrão não é aleatório e predomina em municípios do interior,
muitos de pequeno ou médio porte.
- Municípios de maior porte populacional (como Patos e Conde) também figuram entre os mais elevados, indicando que a desigualdade racial não se restringe a contextos rurais.
7.1 Morbidade hospitalar (SIH)
A distribuição das internações revela:
- forte heterogeneidade espacial;
- concentração esperada em municípios-polo;
- presença de clusters de alta internação em áreas não metropolitanas.
A escala logarítmica demonstra que não se trata apenas de volume populacional, mas de uso hospitalar desproporcional, sugerindo fragilidades da rede local ou maior carga de doença.
7.2 ICSAP: um sinal de alerta para a APS
Os mapas de ICSAP evidenciam municípios com:
- volumes expressivos de internações evitáveis;
- persistência do padrão ao longo dos anos.
7.3 Evolução temporal (2018–2023)
As séries temporais indicam:
- redução de óbitos em 2020 (possível artefato pandêmico);
- recomposição posterior;
- comportamento distinto entre mortalidade total, ICSAP e internações gerais.
A análise integrada sugere que a pandemia alterou padrões de uso do sistema e que alguns efeitos persistiram além do período crítico, reforçando a importância de análises longitudinais e integradas.