Cobertura vacinal em crianças até 1 ano de idade no estado do Rio de Janeiro entre 2008 a 2020

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Andrade, Fernanda Catherine Alves de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro Biomédico::Instituto de Medicina Social Hesio Cordeiro; Brasil; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva
• Palavras-chave em Português: Immunization; Vaccination coverage; Spatial analisys; Local Moran Index; Secondary data; Imunização; Cobertura Vacinal; Análise espacial; Índice de Moran Local; Dados secundários; CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/18667

O Programa Nacional de Imunizações (PNI) observa um declínio na cobertura vacinal (CV), que pode representar um risco para o retorno de doenças consideradas controladas. Objetivou-se avaliar a tendência temporal e a variação espacial das CV em crianças nos municípios do estado do Rio de Janeiro (ERJ) entre 2008 a 2020. Tratou-se de um estudo ecológico misto em que são analisadas as taxas de CV em cada município do ERJ. Utilizou-se dados secundários de doses aplicadas dos imunobiológicos das vacinas tríplice bacteriana (DTP) e tríplice viral (SCR) contidos no Sistema de Informação do Programa Nacional de Imunizações (SI-PNI) e dados de nascidos vivos do Sistema de Informação de Nascidos Vivos (SINASC). A CV foi calculada por antígeno para os 92 municípios e para as 9 regiões de saúde do ERJ. O município do RJ foi analisado separadamente. A análise da tendência temporal das CV foi realizada utilizando o programa Join Point Regression e a mudança percentual anual (APC). Para a análise descritiva foram construídos mapas temáticos com o software QGIS adotando cinco estratos de CV: <70%; 70-80%; 80-90%; 90-95% e 95% ou mais. As CV foram suavizadas através do estimador Bayes empírico global. Para avaliar as correlações espaciais, calculou-se o Índice Local de Associação Espacial (LISA). Foram elaborados 39 mapas de CV suavizados e 39 mapas com o indicador LISA, um para cada ano e para cada vacina de interesse. Os cálculos foram realizados por intermédio do software TerraView. O nível de significância foi de 5%. Os resultados demonstraram que para a primeira dose (D1) da DTP, entre os anos 2008 e 2014, as regiões do Médio Paraíba, Metropolitana I, II e o município do RJ não alcançam a meta de CV de 95%, em 2010; entre 2008 a 2010, o município do RJ não alcança a meta de CV. Entre os anos de 2015 e 2020, observamos redução da CV da D1 da DTP nas regiões da Baía de Ilha grande e Norte, iniciadas desde 2017. Para a terceira dose (D3) da DTP houve maior número de CV abaixo de 95% entre 2008 e 2014 em relação à D1. Entre os anos de 2015 a 2020, destaca-se a região Metropolitana I que, não alcança a meta de CV de 95% e a partir de 2016 têm redução progressiva das CV até 2020, chegando a apresentar CV de 30,45% nesse ano. Para a D1 da SCR entre os anos 2008 e 2014, Centro-Sul e Serrana alcançam as metas de CV em todos os anos. Em 2019, Baixada litorânea, Noroeste e Norte não alcançam a meta, as demais regiões mantêm altas CV nesse ano. Em 2020, nenhuma região alcança a meta de CV e Metropolitana I e II têm as menores CV. A análise da tendência mostrou que para D1 da DTP o ERJ apresentou tendência de queda da CV a partir de 2017 (APC: -14,25); para SCR, apresentou crescimento até 2018 (APC: 1,8) e redução da CV a partir de 2018 (APC: -16,56). Os mapas do LISA mostram a presença de clusters de alta CV para a D1 da DTP em 2008, 2013 e 2018 e baixa CV em 2014; de alta CV para a D3 da DTP em 2008 e 2016 e alta CV para SCR em 2016 e 2018. A distribuição da CV demonstra padrões distintos entre as regiões de saúde e interiormente nos municípios ao longo dos anos. A análise temporal e espacial é uma ferramenta útil para a localização de áreas geográficas com bolsões de baixa ou alta CV, visando identificar áreas de maior vulnerabilidade.