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Aguiar IWO, Pinto EP, Kendall C, Kerr LRFS. Sociodemographic inequalities in the incidence of COVID-19 in National Household Sample Survey cohort, Brazil, 2020. Rev Bras Epidemiol 2024; 27:e240012. [PMID: 38511822 PMCID: PMC10946290 DOI: 10.1590/1980-549720240012] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [What about the content of this article? (0)] [Affiliation(s)] [Abstract] [Key Words] [MESH Headings] [Track Full Text] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 09/05/2023] [Revised: 12/01/2023] [Accepted: 12/11/2023] [Indexed: 03/22/2024] Open
Abstract
OBJECTIVE To verify the association between sociodemographic factors and the time until the occurrence of new cases of COVID-19 and positive tests for SARS-CoV-2 in Brazil, during the period from May to November 2020, based on a cohort of Brazilians participating in the COVID-19 National Household Sample Survey. METHODS A concurrent and closed cohort was created using monthly data from the PNAD COVID-19, carried out via telephone survey. A new case was defined based on the report of the occurrence of a flu-like syndrome, associated with loss of smell or taste; and positivity was defined based on the report of a positive test, among those who reported having been tested. Cox regression models were applied to verify associations. The analyzes took into account sample weighting, calibrated for age, gender and education distribution. RESULTS The cumulative incidence of cases in the overall fixed cohort was 2.4%, while that of positive tests in the fixed tested cohort was 27.1%. Higher incidences were observed in the North region, in females, in residents of urban areas and in individuals with black skin color. New positive tests occurred more frequently in individuals with less education and healthcare workers. CONCLUSION The importance of prospective national surveys is highlighted, contributing to detailed analyzes of social inequalities in reports focused on public health policies.
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Affiliation(s)
| | - Elzo Pereira Pinto
- Fundação Oswaldo Cruz, Instituto Gonçalo Moniz, Center for Data and Knowledge Integration for Health – Salvador (BA), Brazil
| | - Carl Kendall
- Tulane University School of Public Health and Tropical Medicine – New Orleans, Louisiana, USA
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Bernal RTI, Malta DC, Teixeira RA, Leyland AH, Katikireddi VS, Brickley EB, Pinto EP, Ichiara MYT, Allik M, Dundas R, Barreto ML. Prevalence of adult smokers in Brazilian capitals according to socioeconomic deprivation. Rev Bras Epidemiol 2023; 26:e230044. [PMID: 37878832 PMCID: PMC10599255 DOI: 10.1590/1980-549720230044] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [What about the content of this article? (0)] [Affiliation(s)] [Abstract] [Key Words] [MESH Headings] [Grants] [Track Full Text] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 12/21/2022] [Revised: 05/19/2023] [Accepted: 05/19/2023] [Indexed: 10/27/2023] Open
Abstract
OBJECTIVE To estimate the prevalence of adult smokers in the 26 capitals and the Federal District according to the Brazilian Deprivation Index (Índice Brasileiro de Privação - IBP). METHODS Dataset on smoking were obtained from the Surveillance of Risk and Protective Factors for Noncommunicable Diseases by Survey (Vigitel) system for the 26 capitals and the Federal District, in the period from 2010 to 2013. The IBP classifies the census sectors according to indicators such as: income less than ½ minimum wage, illiterate population and without sanitary sewage. In the North and Northeast regions, the census sectors were grouped into four categories (low, medium, high and very high deprivation) and in the South, Southeast and Midwest regions into three (low, medium and high deprivation). Prevalence estimates of adult smokers were obtained using the indirect estimation method in small areas. To calculate the prevalence ratios, Poisson models are used. RESULTS The positive association between prevalence and deprivation of census sector categories was found in 16 (59.3%) of the 27 cities. In nine (33.3%) cities, the sectors with the greatest deprivation had a higher prevalence of smokers when compared to those with the least deprivation, and in two (7.4%) there were no differences. In Aracaju, Belém, Fortaleza, João Pessoa, Macapá and Salvador, the prevalence of adult smokers was three times higher in the group of sectors with greater deprivation compared to those with less deprivation. CONCLUSION Sectors with greater social deprivation had a higher prevalence of smoking, compared with less deprivation, pointing to social inequalities.
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Affiliation(s)
- Regina Tomie Ivata Bernal
- Universidade Federal de Minas Gerais, School of Nursing, Department of Maternal-Child Nursing and Public Health – Belo Horizonte (MG), Brazil
| | - Deborah Carvalho Malta
- Universidade Federal de Minas Gerais, School of Nursing, Department of Maternal-Child Nursing and Public Health – Belo Horizonte (MG), Brazil
| | - Renato Azeredo Teixeira
- Universidade Federal de Minas Gerais, School of Nursing, Department of Maternal-Child Nursing and Public Health – Belo Horizonte (MG), Brazil
| | - Alastair Hay Leyland
- University of Glasgow, Medical Research Council, Scottish Government Chief Scientist Office, Social and Public Health Sciences Unit, School of Health and Wellbeing – Glasgow, UK
| | - Vittal Srinivasa Katikireddi
- University of Glasgow, Medical Research Council, Scottish Government Chief Scientist Office, Social and Public Health Sciences Unit, School of Health and Wellbeing – Glasgow, UK
| | - Elizabeth Bailey Brickley
- London School of Hygiene and Tropical Medicine, Department of Infectious Disease Epidemiology – London, UK
| | - Elzo Pereira Pinto
- Fundação Oswaldo Cruz, Center for Integration of Data and Knowledge for Health – Salvador (BA) Brazil
| | | | - Mirjam Allik
- University of Glasgow, Medical Research Council, Scottish Government Chief Scientist Office, Social and Public Health Sciences Unit, School of Health and Wellbeing – Glasgow, UK
| | - Ruth Dundas
- University of Glasgow, Medical Research Council, Scottish Government Chief Scientist Office, Social and Public Health Sciences Unit, School of Health and Wellbeing – Glasgow, UK
| | - Mauricio Lima Barreto
- Fundação Oswaldo Cruz, Center for Integration of Data and Knowledge for Health – Salvador (BA) Brazil
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Diógenes VHD, Pinto EP, Gonzaga MR, Queiroz BL, Lima EEC, da Costa LCC, Rocha AS, Ferreira AJF, Teixeira CSS, Alves FJO, Rameh L, Flores-Ortiz R, Leyland A, Dundas R, Barreto ML, Ichihara MYT. Differentials in death count records by databases in Brazil in 2010. Rev Saude Publica 2022; 56:92. [PMID: 36287489 PMCID: PMC9586519 DOI: 10.11606/s1518-8787.2022056004282] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [What about the content of this article? (0)] [Affiliation(s)] [Abstract] [Key Words] [Track Full Text] [Download PDF] [Figures] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 10/07/2021] [Accepted: 12/07/2021] [Indexed: 11/13/2022] Open
Abstract
OBJECTIVE To compare the death counts from three sources of information on mortality available in Brazil in 2010, the Mortality Information System (SIM - Sistema de Informações sobre Mortalidade ), Civil Registration Statistic System (RC - Sistema de Estatísticas de Resgistro Civil ), and the 2010 Demographic Census at various geographical levels, and to confirm the association between municipal socioeconomic characteristics and the source which showed the highest death count. METHODS This is a descriptive and comparative study of raw data on deaths in the SIM, RC and 2010 Census databases, the latter held in Brazilian states and municipalities between August 2009 and July 2010. The percentage of municipalities was confirmed by the database showing the highest death count. The association between the source of the highest death count and socioeconomic indicators - the Índice de Privação Brasileiro (IBP - Brazilian Deprivation Index) and Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IHDM - Municipal Human Development Index) - was performed by bivariate choropleth and Moran Local Index of Spatial Association (LISA) cluster maps. RESULTS Confirmed that the SIM is the database with the highest number of deaths counted for all Brazilian macroregions, except the North, in which the highest coverage was from the 2010 Census. Based on the indicators proposed, in general, the Census showed a higher coverage of deaths than the SIM and the RC in the most deprived (highest IBP values) and less developed municipalities (lowest IDHM values) in the country. CONCLUSION The results highlight regional inequalities in how the databases chosen for this study cover death records, and the importance of maintaining the issue of mortality on the basic census questionnaire.
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Affiliation(s)
- Victor Hugo Dias Diógenes
- Universidade Federal do Rio Grande do NorteCentro de Ciências Exatas e da TerraPrograma de Pós-Graduação em DemografiaNatalRNBrasil Universidade Federal do Rio Grande do Norte . Centro de Ciências Exatas e da Terra . Programa de Pós-Graduação em Demografia . Natal , RN , Brasil ,Universidade Federal da ParaíbaCentro de Ciências Sociais AplicadasDepartamento de Finanças e ContabilidadeJoão PessoaPBBrasil Universidade Federal da Paraíba . Centro de Ciências Sociais Aplicadas . Departamento de Finanças e Contabilidade . João Pessoa , PB , Brasil
| | - Elzo Pereira Pinto
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil
| | - Marcos Roberto Gonzaga
- Universidade Federal do Rio Grande do NorteCentro de Ciências Exatas e da TerraPrograma de Pós-Graduação em DemografiaNatalRNBrasil Universidade Federal do Rio Grande do Norte . Centro de Ciências Exatas e da Terra . Programa de Pós-Graduação em Demografia . Natal , RN , Brasil ,Universidade Federal do Rio Grande do NorteCentro de Ciências Exatas e da TerraDepartamento de Demografia e Ciências AtuariaisNatalRNBrasil Universidade Federal do Rio Grande do Norte . Centro de Ciências Exatas e da Terra . Departamento de Demografia e Ciências Atuariais . Natal , RN , Brasil
| | - Bernardo Lanza Queiroz
- Universidade Federal de Minas GeraisFaculdade de Ciências EconômicasCentro de Desenvolvimento e Planejamento RegionalBelo HorizonteMGBrasil Universidade Federal de Minas Gerais . Faculdade de Ciências Econômicas . Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional . Belo Horizonte , MG , Brasil
| | - Everton E. C. Lima
- Universidade Estadual de CampinasInstituto de Filosofia e Ciências HumanasNúcleo de Estudos de PopulaçãoCampinasSPBrasil Universidade Estadual de Campinas . Instituto de Filosofia e Ciências Humanas e Núcleo de Estudos de População . Campinas , SP , Brasil
| | - Lilia Carolina C. da Costa
- Universidade Federal da BahiaInstituto de Matemática e EstatísticaDepartamento de EstatísticaSalvadorBABrasil Universidade Federal da Bahia . Instituto de Matemática e Estatística . Departamento de Estatística . Salvador , BA , Brasil
| | - Aline S. Rocha
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil ,Universidade Federal da BahiaEscola de NutriçãoPrograma de Pós-Graduação em Alimento, Nutrição e SaúdeSalvadorBABrasil Universidade Federal da Bahia . Escola de Nutrição . Programa de Pós-Graduação em Alimento, Nutrição e Saúde . Salvador , BA , Brasil
| | - Andrêa J. F. Ferreira
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil ,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaPrograma de Pós-Graduação em Saúde ColetivaSalvadorBABrasil Universidade Federal da Bahia . Instituto de Saúde Coletiva . Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva . Salvador , BA , Brasil
| | - Camila S. S. Teixeira
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil ,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaPrograma de Pós-Graduação em Saúde ColetivaSalvadorBABrasil Universidade Federal da Bahia . Instituto de Saúde Coletiva . Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva . Salvador , BA , Brasil
| | - Flávia Jôse O Alves
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil ,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaPrograma de Pós-Graduação em Saúde ColetivaSalvadorBABrasil Universidade Federal da Bahia . Instituto de Saúde Coletiva . Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva . Salvador , BA , Brasil
| | - Leila Rameh
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil
| | - Renzo Flores-Ortiz
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil
| | - Alastair Leyland
- University of GlasgowMedical Research CouncilGlasgowScotland University of Glasgow . Medical Research Council . Glasgow , Scotland
| | - Ruth Dundas
- University of GlasgowMedical Research CouncilGlasgowScotland University of Glasgow . Medical Research Council . Glasgow , Scotland
| | - Maurício L. Barreto
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil ,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaPrograma de Pós-Graduação em Saúde ColetivaSalvadorBABrasil Universidade Federal da Bahia . Instituto de Saúde Coletiva . Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva . Salvador , BA , Brasil
| | - Maria Yury Travassos Ichihara
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz . Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde . Salvador , BA , Brasil
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Ichihara MY, Ferreira AJ, Teixeira CSS, Alves FJO, Rocha AS, Diógenes VHD, Ramos DO, Pinto EP, Flores-Ortiz R, Rameh L, da Costa LCC, Gonzaga MR, Lima EEC, Dundas R, Leyland A, Barreto ML. Mortality inequalities measured by socioeconomic indicators in Brazil: a scoping review. Rev Saude Publica 2022; 56:85. [PMID: 36228230 PMCID: PMC9529207 DOI: 10.11606/s1518-8787.2022056004178] [Citation(s) in RCA: 2] [Impact Index Per Article: 1.0] [Reference Citation Analysis] [What about the content of this article? (0)] [Affiliation(s)] [Abstract] [Key Words] [Track Full Text] [Download PDF] [Figures] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 08/27/2021] [Accepted: 11/10/2021] [Indexed: 11/17/2022] Open
Abstract
OBJECTIVE Summarize the literature on the relationship between composite socioeconomic indicators and mortality in different geographical areas of Brazil. METHODS This scoping review included articles published between January 1, 2000, and August 31, 2020, retrieved by means of a bibliographic search carried out in the Medline, Scopus, Web of Science, and Lilacs databases. Studies reporting on the association between composite socioeconomic indicators and all-cause, or specific cause of death in any age group in different geographical areas were selected. The review summarized the measures constructed, their associations with the outcomes, and potential study limitations. RESULTS Of the 77 full texts that met the inclusion criteria, the study reviewed 24. The area level of composite socioeconomic indicators analyzed comprised municipalities (n = 6), districts (n = 5), census tracts (n = 4), state (n = 2), country (n = 2), and other areas (n = 5). Six studies used composite socioeconomic indicators such as the Human Development Index, Gross Domestic Product, and the Gini Index; the remaining 18 papers created their own socioeconomic measures based on sociodemographic and health indicators. Socioeconomic status was inversely associated with higher rates of all-cause mortality, external cause mortality, suicide, homicide, fetal and infant mortality, respiratory and circulatory diseases, stroke, infectious and parasitic diseases, malnutrition, gastroenteritis, and oropharyngeal cancer. Higher mortality rates due to colorectal cancer, leukemia, a general group of neoplasms, traffic accident, and suicide, in turn, were observed in less deprived areas and/or those with more significant socioeconomic development. Underreporting of death and differences in mortality coverage in Brazilian areas were cited as the main limitation. CONCLUSIONS Studies analyzed mortality inequalities in different geographical areas by means of composite socioeconomic indicators, showing that the association directions vary according to the mortality outcome. But studies on all-cause mortality and at the census tract level remain scarce. The results may guide the development of new composite socioeconomic indicators for use in mortality inequality analysis.
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Affiliation(s)
- Maria Yury Ichihara
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil
| | - Andrêa J.F. Ferreira
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaSalvadorBABrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil
| | - Camila S. S. Teixeira
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaSalvadorBABrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil
| | - Flávia Jôse O. Alves
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaSalvadorBABrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil
| | - Aline Santos Rocha
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil,Universidade Federal da BahiaEscola de NutriçãoSalvadorBABrasil Universidade Federal da Bahia. Escola de Nutrição. Salvador, BA, Brasil
| | - Victor Hugo Dias Diógenes
- Universidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em DemografiaNatalRNBrasil Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Programa de Pós-Graduação em Demografia. Natal, RN, Brasil,Universidade Federal da ParaíbaDepartamento de Finanças e ContabilidadeJoão PessoaPBBrasilUniversidade Federal da Paraíba. Departamento de Finanças e Contabilidade. João Pessoa, PB, Brasil
| | - Dandara Oliveira Ramos
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaSalvadorBABrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil
| | - Elzo Pereira Pinto
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil
| | - Renzo Flores-Ortiz
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil
| | - Leila Rameh
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil
| | - Lilia Carolina C. da Costa
- Universidade Federal da BahiaInstituto de Matemática e EstatísticaSalvadorBABrasil Universidade Federal da Bahia. Instituto de Matemática e Estatística. Salvador, BA, Brasil
| | - Marcos Roberto Gonzaga
- Universidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em DemografiaNatalRNBrasil Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Programa de Pós-Graduação em Demografia. Natal, RN, Brasil
| | - Everton E. C. Lima
- Universidade Estadual de CampinasDepartamento de DemografiaCampinasSPBrasilUniversidade Estadual de Campinas, Departamento de Demografia. Campinas, SP, Brasil
| | - Ruth Dundas
- Medical Research CouncilUniversity of GlasgowGlasgowScotlandMedical Research Council. University of Glasgow, Glasgow, Scotland
| | - Alastair Leyland
- Medical Research CouncilUniversity of GlasgowGlasgowScotlandMedical Research Council. University of Glasgow, Glasgow, Scotland
| | - Maurício L. Barreto
- Fundação Oswaldo CruzCentro de Integração de Dados e Conhecimentos para SaúdeSalvadorBABrasil Fundação Oswaldo Cruz. Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde. Salvador, BA, Brasil,Universidade Federal da BahiaInstituto de Saúde ColetivaSalvadorBABrasilUniversidade Federal da Bahia. Instituto de Saúde Coletiva. Salvador, BA, Brasil
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Costa LDQ, Pinto EP, Silva MGCD. Time trends in hospitalizations for Ambulatory Care Sensitive Conditions among children under five years old in Ceará, Brazil, 2000-2012. Epidemiol Serv Saude 2018; 26:51-60. [PMID: 28226008 DOI: 10.5123/s1679-49742017000100006] [Citation(s) in RCA: 10] [Impact Index Per Article: 1.7] [Reference Citation Analysis] [What about the content of this article? (0)] [Affiliation(s)] [Abstract] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Received: 02/24/2016] [Accepted: 07/11/2016] [Indexed: 11/02/2022] Open
Abstract
OBJECTIVE to analyze time trends and describe the causes of hospitalizations for Ambulatory Care Sensitive Conditions (ACSC) in children under five years old in Ceará, Brazil, 2000-2012. METHODS this is an ecological time series study using data from the National Hospital Information System; trends were analyzed using Prais-Winsten regression. RESULTS from 2000 and 2016 ACSC hospitalization rates fell from 32.5 to 11.2/1,000 inhabitants under five years old (annual variation of -16.8%; 95%CI -20.6;-10.9); the cause groups with the largest reductions were nutritional deficiencies (-94.7%), infectious gastroenteritis (-52.6%), asthma (-59.0%) and bacterial pneumonias (-8.9%); the greatest reduction was found in the post-neonatal component (-22.4%); the hospitalization rate for prenatal and childbirth-related diseases increased 15 times among children under one year old. CONCLUSION despite reduced ACSC hospitalization rates, preventable conditions were found that may reflect gaps in Primary Health Care.
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Affiliation(s)
- Líllian de Queiroz Costa
- Universidade Estadual do Ceará, Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva, Fortaleza-CE, Brasil
| | - Elzo Pereira Pinto
- Universidade Federal da Bahia, Instituto de Saúde Coletiva, Salvador-BA, Brasil
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Paim RC, Gallindo IS, Pinto AS, Pinto EP, Chaves SL. [Maternal-child nursing specialty in a program of integrated care--"education, research and application"]. Rev Bras Enferm 1978; 31:417-42. [PMID: 261413 DOI: 10.1590/0034-716719780004000002] [Citation(s) in RCA: 0] [Impact Index Per Article: 0] [Reference Citation Analysis] [What about the content of this article? (0)] [MESH Headings] [Track Full Text] [Journal Information] [Subscribe] [Scholar Register] [Indexed: 12/14/2022] Open
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