RESUMO Objetivo: Analisar a distribuição espacial dos nascimentos prematuros e sua associação com indicadores maternos, sociais e de serviços de saúde na região metropolitana de São Paulo, Brasil, 2010-2019. Métodos: Estudo ecológico utilizando dados sobre recém-nascidos pré-termo dos 39 municípios da região metropolitana de São Paulo. Utilizou-se o índice de Moran (Im) global univariado para avaliar a associação espacial da prematuridade, e o índice de Moran local univariado por meio do mapa de clusters (LISA) para a identificação de padrões e aglomerados espaciais. Também foi utilizado o índice de Moran global bivariado para analisar a autocorrelação espacial com os indicadores maternos, sociais e de serviços de saúde. Resultados: Foram registrados 3.103.898 nascidos vivos no período 2010-2019, dos quais 331.174 (10,7%) foram prematuros. O índice de Moran global mostrou independência espacial (Im=0,05; p-valor=0,233) da proporção dos nascimentos prematuros entre municípios. No entanto, na análise espacial local foi possível identificar aglomerado espacial estatisticamente significativo entre os municípios de Biritiba Mirim, Guararema e Salesópolis, com proporções altas de nascimentos pré-termo. Na análise bivariada, identificou-se associação espacial significativa positiva com proporções de mães menores de 20 anos (Im=0,17; p-valor=0,024) e mães com baixa escolaridade (Im=0,17; p-valor=0,020), e associação espacial significativa negativa com IDH (Im=-0,14; p-valor=0,039). Conclusão: A abordagem espacial local identificou agrupamento espacial situado no extremo leste da região metropolitana de São Paulo, onde ações dos gestores de saúde são necessárias para minimizar a ocorrência de partos prematuros. Objetivo maternos Paulo Brasil 20102019. 20102019 2010 2019. 2019 2010-2019 Métodos recémnascidos recém prétermo pré termo 3 Utilizouse Utilizou se Im (Im prematuridade LISA (LISA espaciais Resultados 3103898 103 898 3.103.89 20102019, 2019, 331174 331 174 331.17 10,7% 107 10 7 (10,7% Im=0,05 Im005 0 05 (Im=0,05 pvalor=0,233 pvalor0233 pvalor p valor=0,233 valor 233 p-valor=0,233 entanto Mirim Salesópolis prétermo. termo. bivariada identificouse 2 Im=0,17 Im017 17 (Im=0,17 pvalor=0,024 pvalor0024 valor=0,024 024 p-valor=0,024 pvalor=0,020, pvalor0020 valor=0,020 , 020 p-valor=0,020) Im=0,14 Im014 Im= 0,14 14 (Im=-0,14 pvalor=0,039. pvalor0039 valor=0,039 . 039 p-valor=0,039) Conclusão 2010201 201 2010-201 310389 89 3.103.8 33117 33 331.1 10,7 1 (10,7 Im=0,0 Im00 (Im=0,0 pvalor=0,23 pvalor023 valor0233 valor=0,23 23 p-valor=0,23 Im=0,1 Im01 (Im=0,1 pvalor=0,02 pvalor002 valor0024 valor=0,02 02 p-valor=0,02 pvalor=0,020 valor0020 p-valor=0,020 014 0,1 (Im=-0,1 pvalor=0,039 pvalor003 valor0039 valor=0,03 03 p-valor=0,039 201020 2010-20 31038 8 3.103. 3311 331. 10, (10, Im=0, Im0 (Im=0, pvalor=0,2 pvalor02 valor023 valor=0,2 p-valor=0,2 pvalor=0,0 pvalor00 valor002 valor=0,0 p-valor=0,0 01 0, (Im=-0, pvalor=0,03 valor003 p-valor=0,03 20102 2010-2 3103 3.103 (10 Im=0 (Im=0 pvalor=0, pvalor0 valor02 valor=0, p-valor=0, valor00 (Im=-0 2010- 310 3.10 (1 (Im= pvalor=0 valor0 valor=0 p-valor=0 (Im=- 31 3.1 ( pvalor= valor= p-valor= 3. p-valor
ABSTRACT Objective: To analyze spatial distribution of preterm births and their association with maternal, social, and health services indicators in the metropolitan region of São Paulo, Brazil, 2010-2019. Methods: Ecological study using data on preterm newborns from 39 municipalities in the metropolitan region of São Paulo. Univariate global Moran’s index (Im) was used to evaluate spatial association of prematurity, and univariate local Moran’s index by using the cluster map (LISA) to identify spatial patterns and clusters. Bivariate global Moran’s index was also used to analyze spatial autocorrelation with maternal, social, and health services indicators. Results: A total of 3,103,898 live births were registered in period 2010-2019, of which 331,174 (10.7%) were preterm. The global Moran’s index showed spatial independence (Im=0.05; p-value=0.233) of the proportion of preterm births between municipalities. However, in the local spatial analysis it was possible to identify a statistically significant spatial cluster between the municipalities of Biritiba Mirim, Guararema and Salesópolis, with high proportions of preterm births. In the bivariate analysis, a significant positive spatial association was identified with proportions of mothers under 20 years old (Im=0.17; p-value=0.024) and mothers with low schooling (Im=0.17; p-value=0.020), and a significant negative spatial association with HDI (Im=-0.14; p-value=0.039). Conclusions: The local spatial approach identified a spatial cluster located in the far east of the metropolitan region of São Paulo, where actions by health managers are needed to minimize occurrence of preterm births. Objective maternal social Paulo Brazil 20102019. 20102019 2010 2019. 2019 2010-2019 Methods 3 Morans Moran s Im (Im prematurity LISA (LISA clusters Results 3103898 103 898 3,103,89 20102019, 2019, 331174 331 174 331,17 10.7% 107 10 7 (10.7% Im=0.05 Im005 0 05 (Im=0.05 pvalue=0.233 pvalue0233 pvalue p value=0.233 value 233 p-value=0.233 However Mirim Salesópolis 2 Im=0.17 Im017 17 (Im=0.17 pvalue=0.024 pvalue0024 value=0.024 024 p-value=0.024 pvalue=0.020, pvalue0020 value=0.020 , 020 p-value=0.020) Im=0.14 Im014 Im= 0.14 14 (Im=-0.14 pvalue=0.039. pvalue0039 value=0.039 . 039 p-value=0.039) Conclusions 2010201 201 2010-201 310389 89 3,103,8 33117 33 331,1 10.7 1 (10.7 Im=0.0 Im00 (Im=0.0 pvalue=0.23 pvalue023 value0233 value=0.23 23 p-value=0.23 Im=0.1 Im01 (Im=0.1 pvalue=0.02 pvalue002 value0024 value=0.02 02 p-value=0.02 pvalue=0.020 value0020 p-value=0.020 014 0.1 (Im=-0.1 pvalue=0.039 pvalue003 value0039 value=0.03 03 p-value=0.039 201020 2010-20 31038 8 3,103, 3311 331, 10. (10. Im=0. Im0 (Im=0. pvalue=0.2 pvalue02 value023 value=0.2 p-value=0.2 pvalue=0.0 pvalue00 value002 value=0.0 p-value=0.0 01 0. (Im=-0. pvalue=0.03 value003 p-value=0.03 20102 2010-2 3103 3,103 (10 Im=0 (Im=0 pvalue=0. pvalue0 value02 value=0. p-value=0. value00 (Im=-0 2010- 310 3,10 (1 (Im= pvalue=0 value0 value=0 p-value=0 (Im=- 31 3,1 ( pvalue= value= p-value= 3, p-value