Abstract This article aims to analyze spatial and temporal patterns of maternal mortality in Brazil during the period 2010-2020 and identify related socioeconomic indicators. We conducted an ecological study of the maternal mortality ratio (MMR) in Brazil’s municipalities using secondary data. Temporal analysis was performed using the joinpoint method. Bayesian statistics, spatial autocorrelation, the Getis Ord Gi* technique and the scan statistic were used to identify spatial clusters, and multiple non-spatial and spatial regression models were used to assess the association between factors and the MMR. There was an increase in the MMR in 2020 and an increase in deaths in the North and Southeast. Clusters were found in Amazonas, Tocantins, Piauí, Maranhão, Bahia and Mato Grosso do Sul. The following indicators were negatively associated with the MMR: cesarean section rate, Municipal Human Development Index, and per capita household income of people who are vulnerable to poverty. The MMR was stable up to 2019, followed by a sharp rise in 2020 coinciding with the onset of the Covid-19 pandemic in the country. It is essential that efforts to reduce maternal mortality in Brazil extend beyond the promotion of improvements in antenatal, childbirth and postpartum care to address the social determinants of the problem. 20102020 2010 2010-202 (MMR Brazils s data method statistics autocorrelation Gi clusters nonspatial non 202 Southeast Amazonas Tocantins Piauí Maranhão Sul rate Index poverty 2019 Covid19 Covid 19 Covid-1 country antenatal problem 2010202 201 2010-20 20 Covid1 1 Covid- 201020 2010-2 2 20102 2010-
Resumo O objetivo do artigo é analisar o padrão espacial e temporal e identificar indicadores socioeconômicos relacionados à razão de mortalidade materna (RMM) no Brasil de 2010 a 2020. Estudo ecológico que analisou a RMM nos municípios do Brasil, utilizando dados secundários. Para análise temporal, utilizou-se o método joinpoint. Para a identificação de aglomerados espaciais, utilizou-se estatística bayesiana, autocorrelação espacial, a técnica Getis Ord Gi* e a varredura scan. Para a identificação dos fatores associados à RMM, foram adotados modelos múltiplos de regressão não espacial e espacial. Observou-se aumento da RMM de 2019 para 2020. Houve crescimento de óbitos nas regiões Norte e Sudeste. Os clusters foram encontrados no Amazonas, Tocantins, Piauí, Maranhão, Bahia e Mato Grosso do Sul. Estão negativamente relacionados à RMM os seguintes indicadores: taxa de parto cesáreo, índice de desenvolvimento humano municipal e renda domiciliar per capita dos vulneráveis à pobreza. Embora a tendência temporal tenha se mostrado constante até 2019, a RMM apresentou crescimento no ano de início da pandemia de COVID-19 no país. A redução da MM no Brasil vai além da promoção de melhorias na assistência gravídico-puerperal, sendo fundamental focar também nos determinantes sociais do problema. (RMM 201 2020 secundários utilizouse utilizou joinpoint espaciais bayesiana Gi scan Observouse Observou Sudeste Amazonas Tocantins Piauí Maranhão Sul cesáreo pobreza COVID19 COVID 19 COVID-1 país gravídicopuerperal, gravídicopuerperal gravídico puerperal, puerperal gravídico-puerperal problema 20 202 COVID1 1 COVID- 2