Introdução - A taxa de cesárea no Estado de São Paulo está próxima de alcançar 60 por cento e a curva da última década mostra uma tendência de crescimento anual de 2 por cento . Objetivo Caracterizar a rede de assistência ao parto e identificar fatores de risco para o parto cesáreo. Métodos - Estudo retrospectivo, tipo corte transversal, dos nascidos vivos hospitalares de mães residentes dos DRS de Baixada Santista (BS), Grande São Paulo (GSP) e São José do Rio Preto (SJRP) ocorridos no ano de 2009. Utilizou-se os bancos de dados do SINASC e do CNES. Foram avaliadas as variáveis referentes: as mães, as gestações, os recém-nascidos, os municípios de residência das mães, e hospitais de parto. Foram utilizadas análises bivariadas, razão de prevalência e Teste Qui-quadrado; e análise multivariada, utilizando a técnica de regressão logística. Resultados - O porte dos municípios e a rede de hospitais que prestaram assistência ao nascimento diferiram consideravelmente entre os DRS. A rede SUS foi responsável por 74 por cento do nascimentos da BS, 62 por cento na GSP e 83 por cento de SJRP, portanto a rede privada teve maior participação na GSP. Os nascimentos da BS e SJRP ocorreram na sua maior parte em hospitais de médio volume de partos, enquanto na GSP a maior parte ocorreu em hospitais com grande volume de partos. A prevalência do parto cesáreo foi de 58 por cento na BS, 53 por cento na GSP e 80 por cento em SJRP. Os fatores de risco nos três DRS foram: mães em idade avançada, mães com alta escolaridade, mães primíparas; gravidez múltipla; ter feito 7 consultas ou mais de pré-natal; RN de raça/cor branca; e, nascer em hospitais não-SUS. Destes, merecem destaque as variáveis nascer em hospitais não SUS e gravidez múltiplaque apresentaram maiores valores de OR. Nos DRS da BS e GSP, também foram fatores de risco: nascer fora do município de residência e nascer em hospitais SUS não-públicos. Outras características só foram fator de risco para o DRS da GSP: nascer pré-termo; nascer com BPN e nascer em hospitais com baixo ou grande volume de partos. Conclusão - As diferenças existentes entre as redes de assistência ao nascimento dos DRS estudados refletiram nos fatores de risco associados ao parto cesáreo nestes DRS, de forma com que o conjunto de fatores de risco envolvidos no parto cesáreo fosse distinto para cada DRS. / Introduction - The Cesarean section rates in the state of São Paulo is close to achieve 60 per cent and the curve of the last decade shows a trend of annual increase of 2 per cent . Objective To characterize the network birth care and to identify cesarean risk factors. Methods- Retrospective study, in transversal cut, of hospitals live birth, which mothers lived in the DRS of the Baixada Santista (BS), Grande São Paulo (GSP) and São José do Rio Preto (SJRP), at the year of 2009. The SINASC and the CNES data bank was used. The variables related to: mothers, pregnancies, newborns, district of mother\'s residence, and birth hospitals were evaluated. bivariate analyzes, prevalence ratios and chi-square were used, as the multivariate analysis using logistic regression. Results - The districts size and the hospitals network that provided the birth assistance were considerably different among the DRS. The SUS network was responsable for 74 per cent of the BS\' births, 62 per cent of the GSP\'s births and 83 per cent of the SJRP\'s births. Therefore, the private network was more participative in the GPS. The births at the BS and at the SJRP ocurred, mostly, at Hospitals with average childbirth volume, while at the GSP the biggest part ocurred at hospitals with large volume of births. The cesarean section prevalence was 58 per cent at the BS, 53 per cent at the GSP and 80 per cent at the SJRP. Risk factors in those three DRS were: older mothers, mothers with high education, first-time mothers, multiple pregnancies, seven or more pre-natal care visits, newborn race/ caucasian, and birth at a non SUS hospitals. The variables birth at a non SUS hospital\'\' and multiple pregnancy deserve to be highlighted, since they showed the higher rates of fetal death. Being born outside the residence area or in a non SUS hospital were also risk factors at the BS and the GSP. Preterm birth, being born with low birth weight and birth in hospitals with low or high volume of deliveries were risk factors only at the GSP\'s Regional Health Department. Conclusion The diferences between the birth care networks in each DRS reflects in the risk factors associated with cesarean section. Because of that, the set of risk factors associated with cesarean section were different to each DRS.

Introdução - A taxa de cesárea no Estado de São Paulo está próxima de alcançar 60 por cento e a curva da última década mostra uma tendência de crescimento anual de 2 por cento . Objetivo Caracterizar a rede de assistência ao parto e identificar fatores de risco para o parto cesáreo. Métodos - Estudo retrospectivo, tipo corte transversal, dos nascidos vivos hospitalares de mães residentes dos DRS de Baixada Santista (BS), Grande São Paulo (GSP) e São José do Rio Preto (SJRP) ocorridos no ano de 2009. Utilizou-se os bancos de dados do SINASC e do CNES. Foram avaliadas as variáveis referentes: as mães, as gestações, os recém-nascidos, os municípios de residência das mães, e hospitais de parto. Foram utilizadas análises bivariadas, razão de prevalência e Teste Qui-quadrado; e análise multivariada, utilizando a técnica de regressão logística. Resultados - O porte dos municípios e a rede de hospitais que prestaram assistência ao nascimento diferiram consideravelmente entre os DRS. A rede SUS foi responsável por 74 por cento do nascimentos da BS, 62 por cento na GSP e 83 por cento de SJRP, portanto a rede privada teve maior participação na GSP. Os nascimentos da BS e SJRP ocorreram na sua maior parte em hospitais de médio volume de partos, enquanto na GSP a maior parte ocorreu em hospitais com grande volume de partos. A prevalência do parto cesáreo foi de 58 por cento na BS, 53 por cento na GSP e 80 por cento em SJRP. Os fatores de risco nos três DRS foram: mães em idade avançada, mães com alta escolaridade, mães primíparas; gravidez múltipla; ter feito 7 consultas ou mais de pré-natal; RN de raça/cor branca; e, nascer em hospitais não-SUS. Destes, merecem destaque as variáveis nascer em hospitais não SUS e gravidez múltiplaque apresentaram maiores valores de OR. Nos DRS da BS e GSP, também foram fatores de risco: nascer fora do município de residência e nascer em hospitais SUS não-públicos. Outras características só foram fator de risco para o DRS da GSP: nascer pré-termo; nascer com BPN e nascer em hospitais com baixo ou grande volume de partos. Conclusão - As diferenças existentes entre as redes de assistência ao nascimento dos DRS estudados refletiram nos fatores de risco associados ao parto cesáreo nestes DRS, de forma com que o conjunto de fatores de risco envolvidos no parto cesáreo fosse distinto para cada DRS. / Introduction - The Cesarean section rates in the state of São Paulo is close to achieve 60 per cent and the curve of the last decade shows a trend of annual increase of 2 per cent . Objective To characterize the network birth care and to identify cesarean risk factors. Methods- Retrospective study, in transversal cut, of hospitals live birth, which mothers lived in the DRS of the Baixada Santista (BS), Grande São Paulo (GSP) and São José do Rio Preto (SJRP), at the year of 2009. The SINASC and the CNES data bank was used. The variables related to: mothers, pregnancies, newborns, district of mother\'s residence, and birth hospitals were evaluated. bivariate analyzes, prevalence ratios and chi-square were used, as the multivariate analysis using logistic regression. Results - The districts size and the hospitals network that provided the birth assistance were considerably different among the DRS. The SUS network was responsable for 74 per cent of the BS\' births, 62 per cent of the GSP\'s births and 83 per cent of the SJRP\'s births. Therefore, the private network was more participative in the GPS. The births at the BS and at the SJRP ocurred, mostly, at Hospitals with average childbirth volume, while at the GSP the biggest part ocurred at hospitals with large volume of births. The cesarean section prevalence was 58 per cent at the BS, 53 per cent at the GSP and 80 per cent at the SJRP. Risk factors in those three DRS were: older mothers, mothers with high education, first-time mothers, multiple pregnancies, seven or more pre-natal care visits, newborn race/ caucasian, and birth at a non SUS hospitals. The variables birth at a non SUS hospital\'\' and multiple pregnancy deserve to be highlighted, since they showed the higher rates of fetal death. Being born outside the residence area or in a non SUS hospital were also risk factors at the BS and the GSP. Preterm birth, being born with low birth weight and birth in hospitals with low or high volume of deliveries were risk factors only at the GSP\'s Regional Health Department. Conclusion The diferences between the birth care networks in each DRS reflects in the risk factors associated with cesarean section. Because of that, the set of risk factors associated with cesarean section were different to each DRS.

O presente estudo tem por objetivo estudar a aplicabilidade de modelos de regressão binária com resposta contínua na análise de dados do SINASC (Sistema de Informações de Nascidos Vivos), analisando suas vantagens, limitações e estratégias na estimação de parâmetros ao identi…car os fatores de riscos para baixo peso ao nascer. Muitos autores vêm utilizando os dados do SINASC para estudar as variáveis que estão associadas ao baixo peso ao nascer. Estes autores geralmente utilizam o modelo usual de regressão logística, o qual analisa somente respostas binárias (a variável resposta é codi…cada como 1: baixo peso ao nascer, 0: caso contrário). O modelo de regressão com resposta contínua foi utilizado para estudar as variáveis associadas aos recém-nascidos com maior propensão a um peso ao nascer inferior ao ponto de corte 2500g, ou seja, a resposta é expressa em uma variável contínua. Nesta situação, uma extensão do modelo tradicional foi utilizada visando a possibilidade de obter-se estimativas mais precisas. Para a estimação de parâmetros do modelo de regressão binária com resposta contínua, foi utilizado o método da máxima verossimilhança. Os resultados obtidos a partir da metodologia proposta possui as seguintes vantagens em relação ao modelo usual: (a) o modelo de regressão proposto foi capaz de predizer o baixo peso ao nascer com maior precisão; (b) o modelo proposto evita problemas de separação persistentes em modelos usuais. Desta forma, o modelo estudado poderá oferecer signi…cativas contribuições à Saúde Coletiva, ao trazer uma nova possibilidade de análise de dados desta área. / The objective of this dissertation is to study the applicability of binary regression models for continuous outcomes in the data analysis from SINASC (Brazilian Live Births Information System), analyzing its advantages, limitations and strategies in the estimation of parameters, when identifying the risk factors for low-birth-weight. Many authors have been using data from SINASC to study the variables that are associated with the low-birth-weight. These authors typically use the usual logistic regression model, which analyzes only binary responses (the dependent variable is coded as 1 for low-birth-weight and 0 for otherwise). The regression model with continuous response was proposed and used to study the variables associated with the newborns with higher propensity to a birth weight below the cutoff point of 2500 g, that is, the answer is expressed as a continuous variable. In this situation, an extension method of the traditional model was used in order to enable obtaining more accurate estimates. For the estimation of the parameters from binary regression model with continuous response, the maximum likelihood method was used. The results obtained from the proposed methodology brought these following advantages comparing with the usual model: (A) the proposed regression model was capable for predicting low birth weight with a bettter precision; (B) the proposed model can process the persistent problems of separation present in the conventional models. Thus, the studied method may offer significant contributions to the Public Health, bringing new possibilities for data analysis in this area.

O presente estudo tem por objetivo estudar a aplicabilidade de modelos de regressão binária com resposta contínua na análise de dados do SINASC (Sistema de Informações de Nascidos Vivos), analisando suas vantagens, limitações e estratégias na estimação de parâmetros ao identi…car os fatores de riscos para baixo peso ao nascer. Muitos autores vêm utilizando os dados do SINASC para estudar as variáveis que estão associadas ao baixo peso ao nascer. Estes autores geralmente utilizam o modelo usual de regressão logística, o qual analisa somente respostas binárias (a variável resposta é codi…cada como 1: baixo peso ao nascer, 0: caso contrário). O modelo de regressão com resposta contínua foi utilizado para estudar as variáveis associadas aos recém-nascidos com maior propensão a um peso ao nascer inferior ao ponto de corte 2500g, ou seja, a resposta é expressa em uma variável contínua. Nesta situação, uma extensão do modelo tradicional foi utilizada visando a possibilidade de obter-se estimativas mais precisas. Para a estimação de parâmetros do modelo de regressão binária com resposta contínua, foi utilizado o método da máxima verossimilhança. Os resultados obtidos a partir da metodologia proposta possui as seguintes vantagens em relação ao modelo usual: (a) o modelo de regressão proposto foi capaz de predizer o baixo peso ao nascer com maior precisão; (b) o modelo proposto evita problemas de separação persistentes em modelos usuais. Desta forma, o modelo estudado poderá oferecer signi…cativas contribuições à Saúde Coletiva, ao trazer uma nova possibilidade de análise de dados desta área. / The objective of this dissertation is to study the applicability of binary regression models for continuous outcomes in the data analysis from SINASC (Brazilian Live Births Information System), analyzing its advantages, limitations and strategies in the estimation of parameters, when identifying the risk factors for low-birth-weight. Many authors have been using data from SINASC to study the variables that are associated with the low-birth-weight. These authors typically use the usual logistic regression model, which analyzes only binary responses (the dependent variable is coded as 1 for low-birth-weight and 0 for otherwise). The regression model with continuous response was proposed and used to study the variables associated with the newborns with higher propensity to a birth weight below the cutoff point of 2500 g, that is, the answer is expressed as a continuous variable. In this situation, an extension method of the traditional model was used in order to enable obtaining more accurate estimates. For the estimation of the parameters from binary regression model with continuous response, the maximum likelihood method was used. The results obtained from the proposed methodology brought these following advantages comparing with the usual model: (A) the proposed regression model was capable for predicting low birth weight with a bettter precision; (B) the proposed model can process the persistent problems of separation present in the conventional models. Thus, the studied method may offer significant contributions to the Public Health, bringing new possibilities for data analysis in this area.

p. 1-33 / Submitted by Santiago Fabio (fabio.ssantiago@hotmail.com) on 2013-04-11T19:10:18Z No. of bitstreams: 1 Antonia Diss MP Denominadores CV.pdf: 354930 bytes, checksum: e00d1400429ff08c808380c0455b6163 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Creuza Silva(mariakreuza@yahoo.com.br) on 2013-04-11T19:20:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Antonia Diss MP Denominadores CV.pdf: 354930 bytes, checksum: e00d1400429ff08c808380c0455b6163 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-04-11T19:20:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Antonia Diss MP Denominadores CV.pdf: 354930 bytes, checksum: e00d1400429ff08c808380c0455b6163 (MD5) Previous issue date: 2008 / Atribuem-se variações nas coberturas vacinais (CV) em <1 ano às limitações do cálculo do indicador, relativas ao registro de doses e à escolha do denominador. Para este último, a cobertura do Sinasc para nascidos vivos (NV) e estimativas populacionais fazem variar o cálculo das CV em algumas áreas. Critérios que orientem a escolha do denominador tornamse necessários às ações do PNI. Este estudo descritivo ecológico-espacial avaliou estimativas populacionais do IBGE/Datasus, número de nascimentos pela metodologia RCoortes e registros do Sinasc em 2005 para as CV. O numerador foi o número de 3as doses de DTP+Hib, indicadora das CV em <1ano. Compararam-se CV por estratos de cobertura e porte populacional dos municípios em relação à cobertura do Sinasc e estimativas populacionais. Valores atípicos e mais elevados das CV ocorreram quando se utilizou NV em municípios de pequeno porte sugerindo sub-registro no Sinasc. Nestes os dados populacionais parecem menos precisos. Os Coeficientes de Correlação de Pearson (R2) entre o número de NV e população para municípios com <100 NV/ano e com 100-999 NV foram, respectivamente, 59,8% e 87,8%; em municípios com 1000+ NV R2 foi >95%. Indica-se que o número de NV seja o denominador adequado para o cálculo das CV, considerando a cobertura crescente do Sinasc. Estimativas RCoortes aproximam-se de dados populacionais especialmente nas UF e devem ser um denominador alternativo. Recomenda-se cautela nos municípios de pequeno porte, monitorando-se as coberturas vacinais e do Sinasc. A incorporação de crítica no SIAPI para identificar situações aberrantes promoverá melhoria na qualidade dos dados e coberturas vacinais mais confiáveis. / Salvador

Introdução: Idade gestacional (IG) e peso ao nascer, assim como a frequência de nascimentos PIG (pequeno para idade gestacional), são importantes preditores da morbimortalidade neonatal. Os partos cesáreos têm sido indicados como um dos fatores que tem colaborado para o aumento da prematuridade. Conhecer a distribuição populacional da IG segundo tipo de parto e estabelecer a proporção de nascimentos considerados PIG e seus fatores de risco pode contribuir para o conhecimento do perfil dos nascidos vivos no Município de São Paulo (MSP). Objetivos: Estudar o padrão de distribuição da idade gestacional nos nascimentos ocorridos no MSP; calcular a prevalência de PIG com base em três curvas de crescimento fetal (Alexander, Fenton e Kim e Intergrowth); e investigar os fatores risco para PIG. Metodologia: Estudo transversal com base nos dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc). Foram estudados nascimentos hospitalares e de gestações únicas, nos anos de 2013 e 2014, no município de São Paulo. Realizou-se uma análise de distribuição dos nascimentos segundo IG, comparando tipo de parto e de hospital (SUS e não SUS). Para cálculo da prevalência de PIG usou-se a idade gestacional baseada na data da última menstruação (DUM) e as três curvas de crescimento fetal citadas. Foi empregada a regressão multinível para avaliação dos fatores de risco materno, do recém-nascido e socioeconômicos individuais, sendo a variável de contexto a vulnerabilidade do distrito de residência. Resultados: Houve um desvio à esquerda da IG para o total de nascimentos e entre os nascidos na rede não SUS, mais acentuado entre nascimentos por cesárea. A mediana de IG na rede SUS foi 39 semanas e na rede não SUS, 38. A prevalência de PIG variou consideravelmente, sendo 6,4 por cento dos nascimentos utilizando a curva Intergrowth e 12,4 por cento e 12,2 por cento com base nas curvas de Fenton e Kim e Alexander, respectivamente. Maiores prevalências de PIG foram encontradas em extremos de IG, pré-termos e termos tardios. Os fatores de risco para PIG, independente da prematuridade, foram malformação congênita, RN sexo feminino, primiparidade e pré-natal com menos de quatro consultas. Entre os não PT também estiveram associados: mãe adolescente, baixa escolaridade materna, raça/cor negra e gestante usuária do SUS, bem como morar em distrito com alta vulnerabilidade. Recém-nascidos PT estiveram associados com idade materna acima de 35 anos. Conclusão: A diferença na duração da gestação está relacionada ao tipo de hospital em que ocorrem os nascimentos e à alta frequência de cesáreas na rede privada. As prevalências de PIG foram bastante distintas entre as curvas, mostrando que esse indicador deve ser avaliado com cautela, pois alguns RN podem ser erroneamente classificados como PIG. O contexto de vulnerabilidade no MSP esteve associado a nascer PIG de forma discreta. Os fatores de risco individuais explicaram melhor o desfecho e foram diferentes segundo a prematuridade, desvantagens socioeconômicas e foram risco apenas entre não prematuros / Introduction: Gestational age (GA), birth weight and the frequency of small for gestational age (SGA) births are important predictors of neonatal morbidity and mortality. Cesarean section has been indicated as one of the factors that has contributed to the increase of prematurity. The aims of this study were to know the population distribution of GA according to type of delivery and to establish the proportion of births considered SGA and how its risk factors may contribute to the knowledge of the profile of live births in the city of São Paulo (SP). Another important objectives were study the pattern of distribution of gestational age in the births occurred in SP, to assess the prevalence of SGA based on three fetal growth curves (Alexander, Fenton and Kim and Intergrowth) and investigate the risk factors for SGA. Methodology: Cross-sectional study based on data from the Live Birth Information System (Sinasc). We studied hospital births and single pregnancies, in the years of 2013 and 2014, in the city of São Paulo. An analysis of the distribution of births according to GA, comparing type of delivery and hospital (public and private) was performed. Gestational age based on the date of the last menstruation (LMP) and the three fetal growth curves were used to calculate the prevalence of SGA. Multilevel regression was used to assess maternal, newborn and socioeconomic risk factors, with the context variable being the vulnerability of the residence district. Results: There was a shift to the left of the GA for total births and among those born in the private hospitals, more pronounced among cesarean births. The median GA in the public hospitals was 39 weeks and in the privates, 38. The prevalence of SGA varied considerably, with 6.4 per cent of births using the Intergrowth curve and 12.4 per cent and 12.2 per cent based on the curves of Fenton and Kim and Alexander, respectively. Higher prevalences of SGA were found in preterm (PT), and late term extremes. The risk factors for SGA, independent of prematurity, were congenital malformation, female newborn, primiparity and prenatal with less than four visits. Among the non preterms were also associated: adolescent mother, low maternal schooling, race / black color and pregnant user public health service, as well as living in a district with high vulnerability. PT newborns were associated with maternal age above 35 years. Conclusion: The difference in the length of gestation is related to the type of hospital where births occur and the high frequency of cesarean sections in the private hospitals. As SGA prevalences were very different between the curves, showing that this indicator should be evaluated with caution, some items may be erroneously classified as SGA. The context of vulnerability in SP was associated with being born SGA discretely. Individual risk factors better explain the outcome and were different according to a prematurity, socioeconomic disadvantages and were only risk among non preterms

Introdução: Idade gestacional (IG) e peso ao nascer, assim como a frequência de nascimentos PIG (pequeno para idade gestacional), são importantes preditores da morbimortalidade neonatal. Os partos cesáreos têm sido indicados como um dos fatores que tem colaborado para o aumento da prematuridade. Conhecer a distribuição populacional da IG segundo tipo de parto e estabelecer a proporção de nascimentos considerados PIG e seus fatores de risco pode contribuir para o conhecimento do perfil dos nascidos vivos no Município de São Paulo (MSP). Objetivos: Estudar o padrão de distribuição da idade gestacional nos nascimentos ocorridos no MSP; calcular a prevalência de PIG com base em três curvas de crescimento fetal (Alexander, Fenton e Kim e Intergrowth); e investigar os fatores risco para PIG. Metodologia: Estudo transversal com base nos dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (Sinasc). Foram estudados nascimentos hospitalares e de gestações únicas, nos anos de 2013 e 2014, no município de São Paulo. Realizou-se uma análise de distribuição dos nascimentos segundo IG, comparando tipo de parto e de hospital (SUS e não SUS). Para cálculo da prevalência de PIG usou-se a idade gestacional baseada na data da última menstruação (DUM) e as três curvas de crescimento fetal citadas. Foi empregada a regressão multinível para avaliação dos fatores de risco materno, do recém-nascido e socioeconômicos individuais, sendo a variável de contexto a vulnerabilidade do distrito de residência. Resultados: Houve um desvio à esquerda da IG para o total de nascimentos e entre os nascidos na rede não SUS, mais acentuado entre nascimentos por cesárea. A mediana de IG na rede SUS foi 39 semanas e na rede não SUS, 38. A prevalência de PIG variou consideravelmente, sendo 6,4 por cento dos nascimentos utilizando a curva Intergrowth e 12,4 por cento e 12,2 por cento com base nas curvas de Fenton e Kim e Alexander, respectivamente. Maiores prevalências de PIG foram encontradas em extremos de IG, pré-termos e termos tardios. Os fatores de risco para PIG, independente da prematuridade, foram malformação congênita, RN sexo feminino, primiparidade e pré-natal com menos de quatro consultas. Entre os não PT também estiveram associados: mãe adolescente, baixa escolaridade materna, raça/cor negra e gestante usuária do SUS, bem como morar em distrito com alta vulnerabilidade. Recém-nascidos PT estiveram associados com idade materna acima de 35 anos. Conclusão: A diferença na duração da gestação está relacionada ao tipo de hospital em que ocorrem os nascimentos e à alta frequência de cesáreas na rede privada. As prevalências de PIG foram bastante distintas entre as curvas, mostrando que esse indicador deve ser avaliado com cautela, pois alguns RN podem ser erroneamente classificados como PIG. O contexto de vulnerabilidade no MSP esteve associado a nascer PIG de forma discreta. Os fatores de risco individuais explicaram melhor o desfecho e foram diferentes segundo a prematuridade, desvantagens socioeconômicas e foram risco apenas entre não prematuros / Introduction: Gestational age (GA), birth weight and the frequency of small for gestational age (SGA) births are important predictors of neonatal morbidity and mortality. Cesarean section has been indicated as one of the factors that has contributed to the increase of prematurity. The aims of this study were to know the population distribution of GA according to type of delivery and to establish the proportion of births considered SGA and how its risk factors may contribute to the knowledge of the profile of live births in the city of São Paulo (SP). Another important objectives were study the pattern of distribution of gestational age in the births occurred in SP, to assess the prevalence of SGA based on three fetal growth curves (Alexander, Fenton and Kim and Intergrowth) and investigate the risk factors for SGA. Methodology: Cross-sectional study based on data from the Live Birth Information System (Sinasc). We studied hospital births and single pregnancies, in the years of 2013 and 2014, in the city of São Paulo. An analysis of the distribution of births according to GA, comparing type of delivery and hospital (public and private) was performed. Gestational age based on the date of the last menstruation (LMP) and the three fetal growth curves were used to calculate the prevalence of SGA. Multilevel regression was used to assess maternal, newborn and socioeconomic risk factors, with the context variable being the vulnerability of the residence district. Results: There was a shift to the left of the GA for total births and among those born in the private hospitals, more pronounced among cesarean births. The median GA in the public hospitals was 39 weeks and in the privates, 38. The prevalence of SGA varied considerably, with 6.4 per cent of births using the Intergrowth curve and 12.4 per cent and 12.2 per cent based on the curves of Fenton and Kim and Alexander, respectively. Higher prevalences of SGA were found in preterm (PT), and late term extremes. The risk factors for SGA, independent of prematurity, were congenital malformation, female newborn, primiparity and prenatal with less than four visits. Among the non preterms were also associated: adolescent mother, low maternal schooling, race / black color and pregnant user public health service, as well as living in a district with high vulnerability. PT newborns were associated with maternal age above 35 years. Conclusion: The difference in the length of gestation is related to the type of hospital where births occur and the high frequency of cesarean sections in the private hospitals. As SGA prevalences were very different between the curves, showing that this indicator should be evaluated with caution, some items may be erroneously classified as SGA. The context of vulnerability in SP was associated with being born SGA discretely. Individual risk factors better explain the outcome and were different according to a prematurity, socioeconomic disadvantages and were only risk among non preterms

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:23:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DeniseGW_DISSERT.pdf: 2525731 bytes, checksum: ff03c3225baa8ce7b73f6752af8e49f3 (MD5) Previous issue date: 2013-08-26 / Os nascimentos ocorridos em uma popula??o consistem em informa??o de grande valia para diversos estudos e planejamento de pol?ticas p?blicas. O Sistema de informa??es sobre Nascidos Vivos (SINASC) representa uma promissora fonte de informa??o sobre o tema, uma vez que coleta continuamente e no ?mbito municipal, dados sobre nascimentos. Tendo em vista a necessidade de avalia??o cont?nua do SINASC e o panorama do decl?nio da fecundidade no Nordeste, objetivou-se avaliar a qualidade das informa??es provenientes do SINASC para o Nordeste, estados e microrregi?es, nos anos 2000 e 2010, utilizando o Censo Demogr?fico como informa??o de refer?ncia, avaliando a cobertura do SINASC e identificando n?veis e padr?es de fecundidade. Pretendeu-se ainda verificar a rela??o entre os n?veis de fecundidade, o grau de cobertura do SINASC e as condi??es socioecon?micas das microrregi?es sintetizadas pelo ?ndice Social de Desenvolvimento Municipal (ISDM), utilizando-se a an?lise de cluster, associada ? an?lise de vari?ncia (ANOVA) e o teste de Tukey. Por ?ltimo, analisou-se a incompletude no preenchimento dos campos da Declara??o de Nascido Vivo (DNV). De acordo com os resultados, observou-se que houve amplia??o da qualidade das informa??es do SINASC no per?odo estudado, resultando em uma maior aproxima??o das TFTs oriundas das duas fontes de dados consideradas no estudo. Maranh?o e Para?ba foram os estados com maiores ganhos em cobertura das TFTs no per?odo, e os estados do Rio Grande do Norte e Sergipe revelaram um grau de cobertura ligeiramente inferior em 2010 frente aos resultados de 2000, bem como ainda persistem v?rias microrregi?es com TFTs oriundas do SINASC bem abaixo daquelas estimadas pelo Censo. Na verifica??o da associa??o entre o ISDM, TFTs e cobertura, a an?lise de cluster resultou em tr?s agrupamentos, GrISDM A com melhores coberturas, ISDM e mais baixas TFT; GrISDM B , intermedi?rio e GrISDM C com piores coberturas, ISDM e TFT mais altas. Notou-se a evolu??o das condi??es socioecon?micas no Nordeste, tendo o GrISDM A passado de 8% do total de microrregi?es em 2000 para 37% em 2010. Reiterou-se ainda que quanto melhores as condi??es socioecon?micas de uma popula??o, menores s?o as TFTs e melhores as coberturas do SINASC. A an?lise de vari?ncia apontou intera??es significativas entre o ano estudado versus ISDM (p-valor < 0,016) e o ano versus fonte de informa??o (p-valor < 0,020), e o teste Tukey apontou que n?o houve similaridade entre as m?dias das TFT das fontes Censo versus SINASC no per?odo, fato que aponta para a capta??o ainda deficiente do SINASC nas microrregi?es. O resultado da an?lise de vari?ncia da cobertura do SINASC em rela??o ao Censo apresentou uma intera??o significativa entre as vari?veis UF versus Ano (p-valor < 0,0001), causada pelos estados que apresentaram queda de cobertura entre 2000 e 2010. Quanto ? incompletude dos itens da DNV, evidenciou-se uma melhor coleta no per?odo, embora alguns itens ainda care?am de aten??o, como o apgar no 1? e 5? minuto e ocupa??o da m?e, sendo esta a que apresenta maiores percentuais de informa??es ignoradas. Destaca-se a possibilidade de preenchimento inconsistente nas vari?veis referentes ao hist?rico de gesta??es anteriores, com o uso da informa??o zero inserida no lugar da informa??o ignorado . Concluiu-se que o SINASC ? uma importante base de dados sobre nascimentos e que disp?e de dados confi?veis para o acompanhamento dos nascimentos e de seu panorama epidemiol?gico no Nordeste brasileiro, embora para alguns estados, assim como para algumas microrregi?es, ainda faz-se necess?ria a amplia??o da cobertura do Sistema. As informa??es constantes na DNV podem servir como embasamento para diversos estudos sobre as condi??es epidemiol?gicas dos nascituros e das suas m?es, e dos indicadores baseados as informa??es dos nascimentos