Acceso usuarios
[1]
;
Piran, Camila Moraes Garollo
[1]
;
Mori, Mariana Martire
[1]
;
Moraes, Luan Felipe da Silva de
[2]
;
Cargnin, Alana Vitoria Escritori
[1]
;
Sanches, Rafaely de Cássia Nogueira
[1]
;
Furtado, Marcela Demitto
[1]
Brasil
Brasil
Objective: to analyze the distribution and spatial autocorrelation of hospitalization and mortality rates due to pneumonia in children under one year of age. Methods: an ecological, population-based study with a geospatial approach, which analyzed hospitalizations and mortality due to pneumonia in children under one year of age between 2019 and 2023, using data from the Information Technology Department of the Unified Health System. Rates were calculated per 1,000 live births in the same period and location. Spatial autocorrelation was assessed using Moran’s Global and Local Indices, using Microsoft Excel®, GeoDa®, and QGIS®. Results: 15,520 hospitalization cases and 91 deaths were analyzed. Hospitalization rates ranged from zero to 318.22, with High-High clusters in the Northwest, West, Midwest, Southwest, and South-Central regions. Mortality rates ranged from zero to 4.70, with High-High clusters in the West, Northwest, South-Central, and Southwest regions. The bivariate analysis did not show a significant spatial correlation between hospitalization and mortality rates. Conclusion: the spatial autocorrelation of hospitalizations and deaths from pneumonia in children under one year of age revealed disparities between municipalities. Contributions to practice: guiding public health policies, strengthening primary care, and the surveillance and monitoring of epidemiological data.
Objetivo: analisar a distribuição e a autocorrelação espacial das taxas de internação e mortalidade por pneumonia em crianças menores de um ano. Métodos: estudo ecológico, de base populacional e abordagem geoespacial, que analisou internações e mortalidade por pneumonia em crianças menores de um ano entre 2019 e 2023, com dados do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde. As taxas foram calculadas por 1.000 nascidos vivos no mesmo período e local. A autocorrelação espacial foi avaliada por meio dos Índices de Moran Global e Local, utilizando Microsoft Excel®, GeoDa® e QGIS®. Resultados: foram analisados 15.520 casos de internação e 91 óbitos. As taxas de internação variaram de zero a 318,22, com clusters Alto-Alto no Noroeste, Oeste, Centro-Oeste, Sudoeste e Centro-Sul. As taxas de mortalidade variaram de zero a 4,70, com clusters Alto-Alto no Oeste, Noroeste, Centro-Sul e Sudoeste. A análise bivariada não evidenciou correlação espacial significativa entre as taxas de internação e mortalidade. Conclusão: a autocorrelação espacial das internações e óbitos por pneumonia em crianças menores de um ano revelou disparidades entre os municípios. Contribuições para a prática: orientam políticas públicas em saúde, fortalecendo a atuação da atenção primária e a vigilância e monitoramento de dados epidemiológicos.
