Literature DB >> 33295591

Factors associated with neonatal near miss in Brazil.

Theonas Gomes Pereira1, Daniele Marano da Rocha2, Vânia Matos Fonseca2, Maria Elisabeth Lopes Moreira2, Silvana Granado Nogueira da Gama3.   

Abstract

OBJECTIVE: This study evaluates the association between sociodemographic factors, maternal characteristics, organization of health services and neonatal near miss in public and private maternity hospitals in Brazil.
METHODS: This is a prospective cohort of live births from the Nascer no Brasil survey, carried out between 2011 and 2012. Variables were established from the literature and organized on three levels: distal, intermediate, and proximal. The assessment was performed based on results of the bivariate analyzes and their respective p-values, with a significance level <0.20, using the Wald test. For multivariate analysis, the variables contained at the distal level were inserted, preserved in the model when significant (p < 0.05). This was also done when adjusting the intermediate and proximal levels.
RESULTS: At the distal level, no variable was significantly associated with the outcome. At the intermediate level, mother's age greater than or equal to 35 years (relative risk - RR = 1.32; 95%CI 1.04-1.66), cesarean delivery (RR = 1.34; 95%CI 1.07-1.67), smoking (RR = 1.48; 95%CI 1.04-2.10), gestational hypertensive syndrome (RR = 2.29; 95%CI 1.98-3.14), pre-gestational diabetes (RR = 2.63; 95%CI 1.36-5.05) and twin pregnancy (RR = 2.98; 95%CI 1.90-4.68) were variables associated with the outcome. At the proximal level, inadequate prenatal care (RR = 1.71; 95%CI 1.36-2.16) and the hospital/maternity being located in a capital city (RR = 1.89; 95%CI 1.40-2.55) were associated with neonatal near miss.
CONCLUSIONS: The results show that neonatal near miss was influenced by variables related to the organization of health services and by maternal characteristics.

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Year:  2020        PMID: 33295591      PMCID: PMC7688256          DOI: 10.11606/s1518-8787.2020054002382

Source DB:  PubMed          Journal:  Rev Saude Publica        ISSN: 0034-8910            Impact factor:   2.106


INTRODUCTION

The concept of neonatal near miss is recent, being defined as morbid events that almost result in death of newborns (NB) in the first 28 days of life,. Since there are different definitions in the literature for neonatal near miss–, this study used the concept adopted by Silva et al., who, in 2014, evaluated data from the Nascer no Brasil survey – a national hospital-based study at the regional level – in order to define variables that could predict neonatal mortality and compose the neonatal near miss indicator. After 19 variables were tested, 5 were chosen, namely: birth weight < 1,500g, Apgar < 7 in the fifth minute of life, use of mechanical ventilation (MV), gestational age of < 32 weeks, and report of congenital malformations. The authors of the aforementioned study assessed that this indicator has high sensitivity (92.5%), specificity (97.1%) and accuracy (97%), which gives strength to its use and the monitoring of this condition. The criteria defined by Silva et al. were validated by the studies conducted by Kale et al. and França et al. In the first study, a cohort of live births in two Brazilian capitals, three pragmatic criteria were used by Silva et al. to define neonatal near miss: birth weight < 1,500g, gestational age of < 32 weeks, and Apgar score < 7 in the fifth minute of life. In the second study, also a cohort of live births, data from the Health Information Systems were used, selecting the variables used in the study by Kale et al., plus admission to the neonatal intensive care unit (ICU) and congenital malformations. Both studies showed the accuracy of the proposal by Silva et al. The neonatal near miss indicator offers numerous advantages, as it is a tool to identify risk factors associated with neonatal death and to monitor changes in neonatal morbidity and mortality. Among these advantages, one can mention the identification of serious morbidities and their primary causes, which can reduce neonatal death and allows for the indicator to be used in several configurations to identify problems in the health system – becoming a management tool – and, if applicable, to take corrective actions, leading to an improved quality of neonatal care. Regarding infant deaths in Brazil, it is observed that this outcome occurs mainly in the neonatal period (70%), especially in the first weeks of life (54%). Therefore, there is a reduction in infant mortality in the post-neonatal period (from 23.1 to 9.5 per thousand live births). Hence, several authors have discussed neonatal mortality,; however, there are few studies that have analyzed the main factors associated with neonatal near miss,. Advancement in the knowledge of the network of maternal risk factors involved in neonatal mortality (age, education, marital status, smoking and use of alcohol, previous and current diseases of pregnancy, adequacy of prenatal care, among others), based on the hierarchical modeling strategy to discriminate the relationships between neonatal near miss determinants, can be useful in its evaluation; moreover, it enables us to indicate actions necessary to improve care, with a consequent impact on neonatal outcomes. Therefore, this study aims to assess the association between sociodemographic factors, maternal characteristics, the organization of health services and neonatal near miss in public and private hospitals, representative of the five regions of Brazil.

METHODS

This research is a prospective cohort of live births, consisting of information from the questionnaires applied to the puerperal women and data collected from the medical records of patients who participated in the Nascer no Brasil survey. Data collection took place between February 2011 and October 2012. Details regarding sampling are found in the study by Vasconcellos et al. and, on the method, in Leal et al. For the construction of the dependent variable of this study, the neonatal near miss, the classification of the study by Silva et al. was used, which selected five variables associated with neonatal mortality: birth weight < 1,500g, Apgar score < 7 in the fifth minute of life, use of MV, gestational age < 32 weeks, and presence of congenital malformations. Thus, all newborns who survived the neonatal period and had at least one of the mentioned predictors were considered cases of neonatal near miss. 24,200 newborns were sampled, 23,837 of whom were born alive, 128 stillborn, 171 neonatal deaths and 64 neonatal deaths rescued from the Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM – Mortality Information System). The cases of neonatal deaths after hospital discharge were obtained through a questionnaire applied after the 42nd day of hospitalization of the woman or on the 28th day of hospitalization of the newborn. More detailed information about the method can be obtained in the study by Silva et al. The hierarchical model of neonatal near miss was based on risk factors for the NB death. It is noteworthy that the health conditions of newborns and neonatal care are inherent to the definition of neonatal near miss (gestational age, birth weight, Apgar score, among others). Therefore, variables related to the organization of the health service were considered at the proximal level. Independent variables were organized by level of proximity to the outcome, first inserting those at the distal level and then those at the intermediate and proximal levels, established from the literature,,, and organized in a theoretical-conceptual model (Figure).
Figure

Theoretical-conceptual model of predictive factors for neonatal near miss in Brazil.

At the distal level, sociodemographic aspects were included: region (Southeast, North, Northeast, Central-West or South); maternal education in complete years (incomplete elementary school, complete elementary school, complete high school or complete higher education); economic class (A + B, C, or D + E); skin color (white or black/brown/yellow/indigenous); and head of household (no or yes). Mothers were considered “head of household” when she was the reference person for decision-making in the family, and the economic classification was based on the criteria of the Brazilian Association of Research Companies (Abep). At the intermediate level, variables representative of maternal characteristics were included: maternal age (12 to 19 years, 20 to 34 years, or greater than or equal to 35 years); marital status (without a partner or with a partner); primiparity (no or yes); type of labor (vaginal, with forceps or cesarean); maternal smoking, considering the regular use of tobacco after the fifth month of pregnancy (no or yes); hypertensive pregnancy syndrome (no or yes); syphilis (no or yes); pre-gestational diabetes (no or yes); gestational diabetes (no or yes); suspicion of inappropriate alcohol use (no or yes); and type of pregnancy (single or twin). To measure smoking, the variable smoking after the fifth month of pregnancy was considered to be at greater risk for low weight in NB. As for the suspicion of alcohol use, the T-ACE questionnaire (acronym of the English words: tolerance, annoyed, cut down and eye-opener) was used, composed of four main questions, to which a score is attributed, being the maximum value equal to five (the first question is worth up to two points and, from the second to the fourth question, the rating is up to one point). A total score greater than or equal to two indicates a positive case, that is, the mother is identified as an alcohol consumer. The gestational hypertensive syndrome variable refers to the diagnosis of chronic hypertension, gestational hypertension, pre-eclampsia, eclampsia or Hellp syndrome. At the proximal level, variables related to the organization of the health service were considered: adequate prenatal care (no or yes); type of service used in prenatal care (public or private); and location of the hospital/maternity (not in a capital city or capital city). Adequate prenatal care was considered to be that started until the 12th gestational week, with at least six consultations (value corrected according to gestational age at the time of delivery), recording on the prenatal card of at least one result of each exam routine and receiving guidance for a reference maternity. The variable gender of the newborn (male or female) was not included in any level of hierarchical determination; however, it was part of the final model because it is an important predictor of neonatal mortality. For data analysis, initially, the absolute and relative frequencies of the predictor variables were estimated. The bivariate analysis used Pearson's chi-square test, relative risk (RR) and 95% confidence intervals (CI) to assess the association of variables. Multivariate analysis used Poisson regression models with robust variance to identify the variables associated with neonatal near miss. The RR was used to analyze the association of sociodemographic, maternal and health service organization variables with neonatal near miss. Variables with a p-value < 0.20 in the bivariate analysis were selected for multivariate analysis. Only variables with a p-value < 0.05 in the multivariate model were maintained in the final model. Collinear variables with a variance inflation factor < 10 were excluded from the model. The main study was approved by the Research Ethics Committee (REC) of the National School of Public Health of the Oswaldo Cruz Foundation (Opinion No. 92/10; CAE: 0096.0.031.000-10). This research was submitted to the REC of the National Institute of Health of Women, Children and Adolescents Fernandes Figueira and approved under Opinion No. 3.376.235 (CAAE: 14248719.1.0000.5269), fulfilling the precepts of Resolution No. 466/2012 of the National Health Council. All participants gave their interviews and information through a free and informed consent form.

RESULTS

In this research, 832 was the weighted number of NB who met the neonatal near miss criteria, and 23,005 did not, totaling 23,837 newborns. Table 1 shows that the risk of occurrence of neonatal near miss, when comparing the sociodemographic categories, was higher among women who had incomplete primary education (4.2%), who declared themselves black/brown/yellow/indigenous (4.1%) and belonging to class C (3.8%).
Table 1

Distribution of sociodemographic conditions (distal level) regarding neonatal near miss. Brazil, 2011–2012.

Variables% Total% NNMRR95%CIpa
Sex
Male51.74.11.150.98–1.350.078
Female48.33.51
Distal
Region
Southeast42.64.31.380.99–1.920.057
North9.53.10.990.63–1.560.980
Northeast28.83.51.120.74–1.690.592
South12.53.11
Central-West6.64.11.310.86–2.010.204
Education
Incomplete primary school26.54.21.180.82–1.690.357
Complete primary school25.63.61.030.69–1.520.875
Complete high school38.93.71.040.68–1.590.837
Complete higher education or above8.93.51
Ethnicity/color
White33.83.31
Black/brown/yellow/indigenous66.24.11.240.98–1.560.075
Head of household
No89.63.91
Yes10.43.00.760.57–1.020.071
Economic classb
Class D+E23.63.81.140.89–1.470.303
Class C52.04.01.180.89–1.560.249
Class A+B24.33.41

NNM: neonatal near miss; RR: relative risk; 95%CI: 95% confidence interval.

P-value: Pearson's chi-square test.

According to Abep classification.

NNM: neonatal near miss; RR: relative risk; 95%CI: 95% confidence interval. P-value: Pearson's chi-square test. According to Abep classification. As for maternal characteristics (Table 2), the risk of near miss was higher among women who had a cesarean delivery (4.3%), who reported using tobacco (5.1%), who had hypertensive pregnancy syndrome (8.7%), pre-gestational (12%) and gestational (4.4%) diabetes. In addition, a greater risk of neonatal near miss was observed in women with twin pregnancies (11.8%), when compared to those with single pregnancies (3.7%).
Table 2

Distribution of maternal characteristics (intermediate level) regarding neonatal near miss. Brazil, 2011–2012.

Variables% Total% NNMRR95%CIp*
Sex
Male51.74.11.150.98–1.350.078
Female48.33.51
Intermediate
Age (years)
12 to 1919.14.31.240.95–1.620.107
20 to 3470.53.41
≥ 3510.45.21.511.23–1.85< 0.001
Marital Status
Without partner18.54.31.180.94–1.460.138
With partner81.53.71
Primiparous
No53.33.61
Yes46.74.01.120.94–1.350.207
Type of labor
Vaginal birth46.63.21
Forceps1.45.41.700.88–3.310.115
Cesarean section52.04.31.361.10–1.670.004
Regular use of tobacco
No92.83.71
Yes7.25.11.380.97–1.960.069
Gestational hypertensive syndromes
No89.03.21
Yes11.08.72.712.21–3.33< 0.001
Syphilis
No99.03.81
Yes1.04.91.310.65–2.640.448
Pre-gestational diabetes
No99.03.71
Yes1.012.03.231.9–5.3< 0.001
Gestational diabetes
No91.83.81
Yes8.24.41.180.92–1.520.197
Suspected misuse of alcohol
There is no suspicion3.94.31.160.66–2.030.609
Suspected use10.04.51.230.94–1.610.126
Did not drink alcohol86.13.71
Gestation type
Single98.83.71
Twin1.211.83.182.25–4.50< 0.001

NNM: neonatal near miss; RR: relative risk; 95%CI: 95% confidence interval.

P-value: Pearson's chi-square test.

NNM: neonatal near miss; RR: relative risk; 95%CI: 95% confidence interval. P-value: Pearson's chi-square test. In the block referring to the organization of health services (Table 3), a greater risk of neonatal near miss was identified in the children of women who did not receive adequate prenatal care. In addition, this outcome was higher (5.5%) when delivery occurred in a capital city.
Table 3

Distribution of the health service organization (proximal level) regarding neonatal near miss. Brazil, 2011–2012.

Variables% Total% NNMRR95%CIp*
Sex
Male51.74.11.150.98–1.350.078
Female48.33.51
Proximal
Adequate prenatal care
No36.75.11.661.32–2.08< 0.001
Yes63.33.11
Place of prenatal consultations
Public70.74.01.271.00–1.620.050
Private29.33.11
Hospital/maternity location
Not in a capital city63.42.81
Capital city36.65.51.951.44–2.65< 0.001

NNM: neonatal near miss; RR: relative risk; 95%CI: 95% confidence interval.

P-value: Pearson's chi-square test.

NNM: neonatal near miss; RR: relative risk; 95%CI: 95% confidence interval. P-value: Pearson's chi-square test. Tables 1, 2 and 3 show the results of the bivariate analysis for all independent variables included in the model. At the distal level (Table 1), no variable was associated with the outcome. At the intermediate level (Table 2), the following variables were associated with neonatal near miss: age greater than or equal to 35 years (RR = 1.51; 95%CI 1.23–1.85), cesarean delivery (RR = 1.36; 95%CI 1.10–1.67), gestational hypertensive syndrome (RR = 2.71; 95% CI 2.21–3.33), pre-gestational diabetes (RR = 3.23; 95%CI 1.90–5.30) and twin pregnancy (RR = 3.18; 95%CI 2.25–4.50). There was no association between gestational diabetes mellitus and neonatal near miss. At the proximal level (Table 3), the following variables were associated: inadequate prenatal care (RR = 1.66; 95%CI 1.32–2.08) and delivery in the capital (RR = 1.95; 95%CI % 1.44–2.65). Table 4 shows the multivariate regression model. There was a significant association between neonatal near miss and the following variables: mother's age greater than or equal to 35 years (RR = 1.32; 95%CI 1.04–1.66), cesarean delivery (RR = 1.34; 95%CI 1.07–1.67), habitual use of tobacco (RR = 1.48; 95%CI 1.04–2.10), hypertensive pregnancy syndrome (RR = 2.49; 95%CI 1.98 –3.14), pre-gestational diabetes (RR = 2.63; 95%CI 1.36-5.05), twin pregnancy (RR = 2.98; 95%CI 1.90–4.68), inadequate prenatal care (RR = 1.71; 95%CI 1.36–2.16) and location of the hospital/maternity in the capital (RR = 1.89; 95%CI 1.40–2.55).
Table 4

Multivariate regression of sociodemographic conditions. maternal characteristics and the organization of health services regarding neonatal near miss. Brazil, 2011–2012.

VariablesAdjusted RR95%CIp*
Sex of newborn
Male1.181.00–1.400.054
Female1
Distal
Ethnicity/color
White1
Black/brown/yellow/indigenous1.210.95–1.550.126
Intermediate
Age (years)
12 to 191.280.98–1.670.073
20 to 341
≥ 351.321.04–1.660.020
Type of labor
Vaginal birth1
Forceps1.750.81–3.770.151
Cesarean section1.341.07–1.670.009
Regular use of tobacco
No1
Yes1.481.04–2.100.031
Gestational hypertensive syndromes
No1
Yes2.491.98–3.14< 0.001
Pre-gestational diabetes
No1
Yes2.631.36–5.050.004
Gestation type
Single1
Twin2.981.90–4.68< 0.001
Proximal
Adequate prenatal care
No1.711.36–2.16< 0.001
Yes1
Hospital/maternity location
Not in a capital city1
Capital city1.891.40–2.55< 0.001

RR: relative risk; 95%CI: 95% confidence interval.

P-value: Pearson's chi-square test.

RR: relative risk; 95%CI: 95% confidence interval. P-value: Pearson's chi-square test.

DISCUSSION

The results revealed the prominence of maternal characteristics (intermediate level) in the determination of neonatal near miss, with an important contribution from the care conditions received in prenatal care (proximal level), all considered factors that are likely to intervene. The maternal age group equal to or greater than 35 years, considered a risk factor for numerous negative outcomes related to NB,, had its association with neonatal near miss confirmed in this research, corroborating other studies in the literature,. The prospective birth cohort study in six Brazilian maternity hospitals conducted by Kale et al. observed that newborns of mothers with advanced maternal age had almost twice the risk of neonatal near miss. Women older than 35 years old have a higher frequency of adverse perinatal results when compared to women aged 20 to 34 years, with emphasis on prematurity, low birth weight, and low Apgar score. In addition, the children of these women are at greater risk of dying in the neonatal period due to obstetric complications secondary to pre-existing diseases. Cesarean delivery remained associated with the occurrence of neonatal near miss in this study, a result already indicated in the literature in the area,,. Silva et al., also in the Nascer no Brasil survey, observed that the chance of neonatal near miss was twice as high among women who underwent cesarean sections; i.e., this variable appears as a risk factor for such an outcome, but also as a protective factor for neonatal mortality, given that children born by vaginal delivery had a higher neonatal mortality rate. Thus, the mode of delivery itself would not cause maternal-fetal complications, but the clinical indication for cesarean section. To elucidate this point, it would be necessary to investigate whether the indication for cesarean section was intrapartum, due to maternal-fetal complications, or elective, without any clinical basis. The application of the hierarchical model in this investigation showed that, among the maternal factors analyzed, the habitual use of tobacco after the fifth month of pregnancy was associated with an increased risk of neonatal near miss. The adverse effects of maternal smoking during pregnancy affect the weight of the newborn. However, smoking is one of the most important modifiable determinants to minimize the risk of low birth weight and other adverse perinatal outcomes. The negative impact of maternal smoking during the entire pregnancy on the newborn's length and head circumference indicates that such behavior has an inverse linear relationship with these dimensions: the longer the gestation period with exposure to smoke, the lower the anthropometric measurements of the NB. These findings were pointed out in a population-based cohort of 8,621 European live births, in which it was observed that, from the beginning of the second trimester to the end of pregnancy, the fetuses of women who continued to smoke weighed less than those of non-smokers. More specifically, the expected weight difference in the children of women who smoked in the 20th week (95%CI) was −2.6g (-5.1 to −0.1), and in the 40th gestational week it was −207g (-231 to −182). Regarding chronic diseases, it was observed that women with gestational hypertensive syndrome had twice the risk of neonatal near miss. Similarly, Oliveira et al. and Nardello et al., in cross-sectional studies in maternity hospitals in Recife and Sergipe, respectively, observed that gestational hypertension was strongly associated with adverse neonatal outcomes. Despite numerous factors and theories suggested to explain the possible causes of this condition, the etiology of gestational hypertensive syndrome is still poorly known,; however, its effects have been associated with prematurity, low Apgar and neonatal asphyxia. In the same line of reasoning, an association between pre-gestational diabetes mellitus and neonatal near miss was also observed. The increase in the prevalence of pre-gestational and gestational diabetes mellitus in recent years can be justified by the obesity epidemic, the increase in maternal age, and the early detection of the disease, considering the greater coverage of prenatal care and the decrease in the cutoff point diagnosis of gestational diabetes (fasting blood glucose reduced from 92mg/dL to 85mg/dL). As well as the gestational hypertensive syndrome, the presence of diabetes mellitus during pregnancy is also associated with a high risk of neonatal morbidity and mortality. Some studies, focused on the assessment of the association between pre-gestational diabetes and some neonatal outcomes, especially prematurity, congenital anomalies – such as cardiovascular malformations –, perinatal asphyxia, respiratory distress and metabolic complications (hypoglycemia, hypocalcemia, polycythemia and hyperbilirubinemia). Although these studies have not evaluated the effect of the disease on neonatal near miss, the aforementioned negative repercussions of pre-gestational diabetes mellitus on the health of NB show a possible elucidation of its effects on this outcome. There was an approximately three times greater risk of neonatal near miss for twin pregnancies in this study. This result reveals that twin birth – a rare condition that presents several peculiarities and difficulties, not only in clinical management, but also in the scientific approach – is still considered a challenge for the health service and for investigations on greater maternal and perinatal risks. It is worth mentioning that twin pregnancy increases the perinatal mortality rate by two to three times, mainly due to premature birth, intrauterine growth restriction, low birth weight and intrapartum anoxia,. Therefore, it is extremely important that there is adequate prenatal care aiming at better maternal and perinatal outcomes in this condition. The lack of access and the quality of prenatal care are notable determinants for the occurrence of neonatal near miss,. In this study, the lack of adequacy of prenatal care (proximal level) was associated with this outcome, increasing its risk. Although prenatal care in Brazil has achieved practically universal coverage, inequalities in access to adequate care persist,. It is noteworthy that prenatal care enables the early detection and treatment of pre-existing maternal conditions and/or started during the gestational period, as well as changes in the conceptus, reducing the risk of obstetric complications and neonatal death due to prematurity, malformations or congenital infections, which are the most frequent causes of neonatal death in the world,. It is worth noting that the adequate number of prenatal consultations (six or more) does not guarantee in itself the quality of maternal and child care, and it is necessary to ensure the early start of prenatal care (up to the 12th week of pregnancy), assistance by qualified professionals, the existence of adequate physical and material resources, the performance of the recommended exams and the timely treatment, if necessary,,,. Regarding the location of the hospital/maternity for delivery, it was observed that the risk of neonatal near miss almost doubled among NB who were born in the capitals. This result can be partially explained by the fact that non-capitals have a lower offer of specialized services for high-risk care, with less suitable conditions for the care of pregnant women in this context. Thus, the capitals are a reference for pregnant women living in non-capitals that have complications in pregnancy. It is noteworthy that the severity of the disease seems to be a confounding factor in the association between hospital of birth and neonatal near miss. The high availability of neonatal ICUs and the early medical intervention in large urban centers are factors pointed out by Silva et al. as possible justifications for the greater occurrence of neonatal near miss in the capitals. The present study did not aim to analyze the severity of neonatal near miss cases, thus making it impossible to point out whether the situation of NB worsened before or after treatment. The main limitation of the study was the fact that it did not consider hospitals with less than 500 births and those born at home. It is noteworthy that the start of a second version of the Nascer no Brasil survey is scheduled for 2020, but so far no articles with neonatal near miss data have been found at the national level. However, this study has the advantage of having been carried out from a hospital database representative of the Brazilian population. In addition, it offers a hierarchical analysis of the determination of neonatal near miss, with a wide range of variables for assessing the health of Brazilian pregnant women, allowing to analyze the interrelations involved in the causality network of this outcome. Therefore, the identification of the variables that have the greatest impact on the occurrence of neonatal near miss enables the adoption of preventive and intervention measures in the prenatal care of pregnant women, affecting the health of their newborns.

CONCLUSIONS

Although characteristics subject to intervention by counseling – such as the regular use of tobacco – have been associated with the occurrence of neonatal near miss, other factors determining this outcome referred to the provision of services and care. Therefore, it is of utmost importance to emphasize the adequacy of prenatal care for the identification of pregnant women who need more specialized care, with timely monitoring during pregnancy, childbirth and the postpartum period to prevent life threatening perinatal conditions.

INTRODUÇÃO

O conceito de near miss neonatal é recente, sendo definido como eventos mórbidos que quase resultam em morte de recém-nascidos (RN) nos primeiros 28 dias de vida,. Posto que na literatura existem distintas definições para o near miss neonatal–, este estudo considerou o conceito adotado por Silva et al., que, no ano de 2014, avaliaram os dados da pesquisa Nascer no Brasil – um estudo nacional de base hospitalar e nível regional – com o objetivo de definir as variáveis que poderiam predizer a mortalidade neonatal e compor o indicador near miss neonatal. Após serem testadas 19 variáveis, 5 foram escolhidas, a saber: peso ao nascer < 1.500g, Apgar no quinto minuto de vida < 7, uso de ventilação mecânica (VM), idade gestacional < 32 semanas e relato de más-formações congênitas. Os autores do estudo supracitado avaliaram que esse indicador tem elevada sensibilidade (92,5%), especificidade (97,1%) e acurácia (97%), o que confere robustez à sua utilização e à monitorização desse agravo. Os critérios definidos por Silva et al. foram validados pelos estudos conduzidos por Kale et al. e França et al. No primeiro estudo, uma coorte de nascidos vivos em duas capitais brasileiras, foram utilizados três critérios pragmáticos de Silva et al. para a definição do near miss neonatal: peso ao nascer < 1.500g, idade gestacional < 32 semanas e escore de Apgar < 7 no quinto minuto de vida. No segundo estudo, também uma coorte de nascidos vivos, foram utilizados dados dos Sistemas de Informação em Saúde, selecionando-se as variáveis utilizadas no estudo de Kale et al., acrescidas de internação em unidade de terapia intensiva (UTI) neonatal e de más-formações congênitas. Ambos os estudos evidenciaram a acurácia da proposta de Silva et al. O indicador near miss neonatal possui inúmeras vantagens por ser uma ferramenta para identificar fatores de risco associados ao óbito neonatal e monitorar mudanças na morbimortalidade neonatal. Dentre essas vantagens, cita-se a identificação de morbidades graves e de suas causas primárias, o que pode reduzir o óbito neonatal e permite que o indicador seja usado em diversas configurações para identificar problemas no sistema de saúde – configurando-se como instrumento de gestão – e, se for o caso, para instituir ações corretivas, redundando em melhoria da qualidade da assistência neonatal. Em relação aos óbitos infantis no Brasil, observa-se que esse desfecho ocorre preponderantemente no período neonatal (70%), sobretudo nas primeiras semanas de vida (54%). Logo, há uma redução da mortalidade infantil no período pós-neonatal (de 23,1 para 9,5 por mil nascidos vivos). Diante disso, vários autores têm discutido a mortalidade neonatal,; no entanto, são escassos os estudos que se detiveram na análise dos principais fatores associados ao near miss neonatal,. O avanço no conhecimento da rede de fatores de risco maternos envolvidos na mortalidade neonatal (idade, escolaridade, situação conjugal, hábito de fumar e uso do álcool, doenças prévias e atuais da gestação, adequação do pré-natal, entre outros), com base na estratégia de modelagem hierárquica para discriminar as relações entre determinantes do near miss neonatal, pode ser útil na sua avaliação; outrossim, possibilita apontar ações necessárias ao aperfeiçoamento da assistência, com consequente impacto nos desfechos neonatais. Portanto, este estudo tem como objetivo avaliar a associação entre os fatores sociodemográficos, as características maternas, a organização dos serviços de saúde e o near miss neonatal em hospitais públicos e privados representativos das cinco regiões do Brasil.

MÉTODOS

Esta pesquisa consiste em uma coorte prospectiva de nascidos vivos constituída de informações dos questionários aplicados às puérperas e de dados coletados dos prontuários de pacientes que participaram da pesquisa Nascer no Brasil. A coleta de dados ocorreu entre fevereiro de 2011 e outubro de 2012. Detalhes em relação à amostra são encontrados no estudo de Vasconcellos et al. e, sobre o método, em Leal et al. Para a construção da variável dependente deste estudo, o near miss neonatal, foi utilizada a classificação do estudo de Silva et al., que selecionou cinco variáveis associadas à mortalidade neonatal: peso ao nascer < 1.500g, índice de Apgar < 7 no quinto minuto de vida, uso de VM, idade gestacional < 32 semanas e presença de más-formações congênitas. Sendo assim, todos os RN que sobreviveram ao período neonatal e apresentaram pelo menos um dos preditores citados foram considerados casos de near miss neonatal. Foram amostrados 24.200 RN, sendo 23.837 deles nascidos vivos, 128 natimortos, 171 óbitos neonatais e 64 óbitos neonatais resgatados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). Os casos de óbitos neonatais após a alta hospitalar foram obtidos por meio de um questionário aplicado após o 42° dia de internação da mulher ou no 28° dia de internação do RN. Informações mais detalhadas sobre o método podem ser obtidas no estudo de Silva et al. O modelo hierárquico do near miss neonatal foi baseado em fatores de risco para o óbito do RN. Ressalta-se que as condições de saúde do RN e da atenção neonatal são inerentes à definição do near miss neonatal (idade gestacional, peso ao nascer, escore de Apgar, entre outros). Por isso, foram consideradas no nível proximal as variáveis relativas à organização do serviço de saúde. As variáveis independentes foram organizadas por nível de proximidade com o desfecho, inserindo-se primeiro as do nível distal e, em seguida, as dos níveis intermediário e proximal, estabelecidas a partir da literatura,,, e organizadas em um modelo teórico conceitual (Figura).
Figura

Modelo teórico-conceitual dos fatores preditores do near miss neonatal no Brasil.

No nível distal, foram incluídos os aspectos sociodemográficos: região (Sudeste, Norte, Nordeste, Centro-Oeste ou Sul); escolaridade materna em anos completos (ensino fundamental incompleto, ensino fundamental completo, ensino médio completo ou ensino superior completo); classe econômica (A+B, C ou D+E); cor da pele (branca ou preta/parda/amarela/indígena); e chefe de família (não ou sim). Foi considerada “chefe de família” quando a mãe era a pessoa de referência para tomada de decisões na família, e a classificação econômica foi baseada nos critérios da Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa (Abep). No nível intermediário foram incluídas as variáveis representativas das características maternas: idade materna (12 a 19 anos, 20 a 34 anos, ou maior ou igual a 35 anos); situação conjugal (sem companheiro ou com companheiro); primiparidade (não ou sim); tipo de parto (vaginal, com fórceps ou cesáreo); tabagismo materno, considerando o uso habitual de fumo após o quinto mês da gravidez (não ou sim); síndrome hipertensiva da gestação (não ou sim); sífilis (não ou sim); diabetes pré-gestacional (não ou sim); diabetes gestacional (não ou sim); suspeição de uso inadequado de álcool (não ou sim); e tipo de gestação (única ou gemelar). Para mensurar o tabagismo, a variável fumar após o quinto mês de gestação foi considerada de maior risco para o baixo peso no RN. Quanto à suspeição de uso de álcool, utilizou-se o questionário T-ACE (acrônimo das palavras inglesas: tolerance, annoyed, cut down e eye-opener), composto por quatro questões principais, às quais é atribuída uma pontuação, sendo o valor máximo do questionário igual a cinco (a primeira questão vale até dois pontos e, da segunda à quarta pergunta, a valoração é de até um ponto). A pontuação total maior ou igual a dois indica um caso positivo, ou seja, a mãe é identificada como consumidora de álcool. A variável síndrome hipertensiva da gestação se refere ao diagnóstico de hipertensão crônica, hipertensão gestacional, pré-eclâmpsia, eclâmpsia ou síndrome de Hellp. No nível proximal foram consideradas as variáveis relacionadas à organização do serviço de saúde: pré-natal adequado (não ou sim); tipo de serviço utilizado no pré-natal (público ou privado); e localização do hospital/maternidade (não capital ou capital). Considerou-se assistência pré-natal adequada aquela iniciada até a 12ª semana gestacional, com realização de no mínimo seis consultas (valor corrigido conforme idade gestacional no momento do parto), registro no cartão de pré-natal de pelo menos um resultado de cada exame de rotina e recebimento de orientação para maternidade de referência. A variável sexo do RN (masculino ou feminino) não foi incluída em nenhum nível de determinação hierárquica; porém, fez parte do modelo final por ser um importante preditor da mortalidade neonatal. Para a análise dos dados, inicialmente, foram estimadas as frequências absolutas e relativas das variáveis preditoras. A análise bivariada utilizou o teste qui-quadrado de Pearson, o risco relativo (RR) e intervalos de confiança (IC) a 95% para avaliar a associação das variáveis. A análise multivariada utilizou modelos de regressão de Poisson com variância robusta para identificar as variáveis associadas ao near miss neonatal. O RR foi utilizado para analisar a associação das variáveis sociodemográficas, maternas e da organização dos serviços de saúde com o near miss neonatal. As variáveis com valor-p < 0,20 na análise bivariada foram selecionadas para análise multivariada. Apenas as variáveis com valor-p < 0,05 no modelo multivariado foram mantidas no modelo final. As variáveis colineares com fator de inflação da variância <10 foram excluídas do modelo. O estudo principal foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) da Escola Nacional de Saúde Pública da Fundação Oswaldo Cruz (Parecer n° 92/10; CAE: 0096.0.031.000-10). A presente pesquisa foi submetida ao CEP do Instituto Nacional de Saúde da Mulher, da Criança e do Adolescente Fernandes Figueira e aprovada pelo Parecer n° 3.376.235 (CAAE: 14248719.1.0000.5269), cumprindo os preceitos da Resolução n° 466/2012 do Conselho Nacional de Saúde. Todas as mulheres participantes concederam suas entrevistas e informações por meio de um termo de consentimento livre e esclarecido.

RESULTADOS

Nesta pesquisa, 832 foi o número ponderado de RN que cumpriram os critérios de near miss neonatal, e 23.005 não o fizeram, totalizando 23.837 RN. Na Tabela 1, observa-se que o risco de ocorrência de near miss neonatal, quando comparadas as categorias sociodemográficas, foi maior entre as mulheres que cursaram o ensino fundamental incompleto (4,2%), que se autodeclararam pretas/pardas/amarelas/indígenas (4,1%) e que pertenciam à classe econômica C (3,8%).
Tabela 1

Distribuição das condições sociodemográficas (nível distal) segundo near miss neonatal. Brasil, 2011–2012.

Variáveis% Total% NMNRRIC95%pa
Sexo
Masculino51,74,11,150,98–1,350,078
Feminino48,33,51--
Distal
Região
Sudeste42,64,31,380,99–1,920,057
Norte9,53,10,990,63–1,560,980
Nordeste28,83,51,120,74–1,690,592
Sul12,53,11
Centro-Oeste6,64,11,310,86–2,010,204
Escolaridade
Ensino fundamental incompleto26,54,21,180,82–1,690,357
Ensino fundamental completo25,63,61,030,69–1,520,875
Ensino médio completo38,93,71,040,68–1,590,837
Ensino superior completo ou mais8,93,51
Raça/cor
Branca33,83,31
Preta/parda/amarela/indígena66,24,11,240,98–1,560,075
Chefe de família
Não89,63,91
Sim10,43,00,760,57–1,020,071
Classe econômicab
Classe D+E23,63,81,140,89–1,470,303
Classe C52,04,01,180,89–1,560,249
Classe A+B24,33,41

NMN: near miss neonatal; RR: risco relativo; IC95%: intervalo de confiança de 95%.

Teste qui-quadrado de Pearson.

Conforme classificação da Abep.

NMN: near miss neonatal; RR: risco relativo; IC95%: intervalo de confiança de 95%. Teste qui-quadrado de Pearson. Conforme classificação da Abep. Quanto às características maternas (Tabela 2), o risco de near miss foi maior entre as mulheres que tiveram parto cesáreo (4,3%), que declararam fazer uso de fumo (5,1%), que tiveram síndrome hipertensiva da gestação (8,7%), diabetes pré-gestacional (12%) e gestacional (4,4%). Além disso, foi observado maior risco de near miss neonatal nas mulheres com gravidez gemelar (11,8%), quando comparadas às de gestação única (3,7%).
Tabela 2

Distribuição das características maternas (nível intermediário) segundo near miss neonatal. Brasil, 2011–2012.

Variáveis% Total% NMNRRIC95%p*
Sexo
Masculino51,74,11,150,98–1,350,078
Feminino48,33,51--
Intermediário
Idade (anos)
12 a 1919,14,31,240,95–1,620,107
20 a 3470,53,41
≥ 3510,45,21,511,23–1,85< 0,001
Situação conjugal
Sem companheiro18,54,31,180,94–1,460,138
Com companheiro81,53,71
Primípara
Não53,33,61
Sim46,74,01,120,94–1,350,207
Tipo de parto
Vaginal46,63,21
Fórceps1,45,41,700,88–3,310,115
Cesariana52,04,31,361,10–1,670,004
Uso habitual de fumo
Não92,83,71
Sim7,25,11,380,97–1,960,069
Síndromes hipertensivas gestacionais
Não89,03,21
Sim11,08,72,712,21–3,33< 0,001
Sífilis
Não99,03,81
Sim1,04,91,310,65–2,640,448
Diabetes pré-gestacional
Não99,03,71
Sim1,012,03,231,9–5,3< 0,001
Diabetes gestacional
Não91,83,81
Sim8,24,41,180,92–1,520,197
Suspeição de uso inadequado do álcool
Não há suspeita3,94,31,160,66–2,030,609
Suspeita de uso10,04,51,230,94–1,610,126
Não ingeriu álcool86,13,71
Tipo de gestação
Única98,83,71
Gemelar1,211,83,182,25–4,50< 0,001

NMN: near miss neonatal; RR: risco relativo; IC95%: intervalo de confiança de 95%.

Teste qui-quadrado de Pearson.

NMN: near miss neonatal; RR: risco relativo; IC95%: intervalo de confiança de 95%. Teste qui-quadrado de Pearson. No bloco referente à organização dos serviços de saúde (Tabela 3), foi identificado maior risco de near miss neonatal nos filhos das mulheres que não realizaram o pré-natal adequado. Ademais, esse desfecho foi maior (5,5%) quando o parto ocorreu na capital.
Tabela 3

Distribuição da organização do serviço de saúde (nível proximal) segundo near miss neonatal. Brasil, 2011–2012.

Variáveis% Total% NMNRRIC95%p*
Sexo
Masculino51,74,11,150,98–1,350,078
Feminino48,33,51--
Proximal
Pré-natal adequado
Não36,75,11,661,32–2,08< 0,001
Sim63,33,11
Local das consultas pré-natais
Público70,74,01,271,00–1,620,050
Particular29,33,11
Localização do hospital/maternidade
Não capital63,42,81
Capital36,65,51,951,44–2,65< 0,001

NMN: near miss neonatal; RR: risco relativo; IC95%: intervalo de confiança de 95%.

Teste qui-quadrado de Pearson.

NMN: near miss neonatal; RR: risco relativo; IC95%: intervalo de confiança de 95%. Teste qui-quadrado de Pearson. As Tabelas 1, 2 e 3 apresentam os resultados da análise bivariada para todas as variáveis independentes incluídas no modelo. No nível distal (Tabela 1), nenhuma variável foi associada ao desfecho. No nível intermediário (Tabela 2), foram associadas ao near miss neonatal as seguintes variáveis: idade maior ou igual a 35 anos (RR = 1,51; IC95% 1,23–1,85), parto cesáreo (RR = 1,36; IC95% 1,10–1,67), síndrome hipertensiva gestacional (RR = 2,71; IC95% 2,21–3,33), diabetes pré-gestacional (RR = 3,23; IC:95% 1,90–5,30) e gestação gemelar (RR = 3,18; IC95% 2,25–4,50). Não houve associação entre o diabetes mellitus gestacional e o near miss neonatal. No nível proximal (Tabela 3), foram associadas as seguintes variáveis: pré-natal não adequado (RR = 1,66; IC95% 1,32–2,08) e realização do parto na capital (RR = 1,95; IC95% 1,44–2,65). A Tabela 4 apresenta o modelo de regressão multivariada. Verificou-se associação significativa entre o near miss neonatal e as seguintes variáveis: idade da mãe maior ou igual a 35 anos (RR = 1,32; IC95% 1,04–1,66), parto cesáreo (RR = 1,34; IC95% 1,07–1,67), uso habitual de fumo (RR = 1,48; IC95% 1,04–2,10), síndrome hipertensiva da gestação (RR = 2,49; IC95% 1,98–3,14), diabetes pré-gestacional (RR = 2,63; IC95% 1,36-5,05), gestação gemelar (RR = 2,98; IC95% 1,90–4,68), pré-natal não adequado (RR = 1,71; IC95% 1,36–2,16) e localização do hospital/maternidade na capital (RR = 1,89; IC95% 1,40–2,55).
Tabela 4

Regressão multivariada das condições sociodemográficas, das características maternas e da organização dos serviços de saúde segundo near miss neonatal. Brasil, 2011–2012.

VariáveisRR ajustadoIC95%p*
Sexo do recém-nascido
Masculino1,181,00–1,400,054
Feminino1--
Distal
Raça/cor
Branca1
Preta/parda/amarela/indígena1,210,95–1,550,126
Intermediário
Idade (anos)
12 a 191,280,98–1,670,073
20 a 341
≥ 351,321,04–1,660,020
Tipo de parto
Vaginal1
Fórceps1,750,81–3,770,151
Cesariana1,341,07–1,670,009
Uso habitual de fumo
Não1
Sim1,481,04–2,100,031
Síndromes hipertensivas gestacionais
Não1
Sim2,491,98–3,14< 0,001
Diabetes pré-gestacional
Não1
Sim2,631,36–5,050,004
Tipo de gestação
Única1
Gemelar2,981,90–4,68< 0,001
Proximal
Pré-natal adequado
Não1,711,36–2,16< 0,001
Sim1
Localização do hospital/maternidade
Não capital1
Capital1,891,40–2,55< 0,001

RR: risco relativo; IC95%: intervalo de confiança de 95%.

Teste qui-quadrado de Pearson.

RR: risco relativo; IC95%: intervalo de confiança de 95%. Teste qui-quadrado de Pearson.

DISCUSSÃO

Os resultados revelaram a proeminência das características maternas (nível intermediário) na determinação do near miss neonatal, com importante contribuição das condições assistenciais recebidas no pré-natal (nível proximal), consideradas fatores passíveis de intervenção. A faixa etária materna igual ou superior a 35 anos, considerada fator de risco para inúmeros desfechos negativos relacionados aos RN,, teve sua associação ao near miss neonatal confirmada nesta pesquisa, corroborando outros estudos da literatura,. O estudo de coorte prospectiva de nascimento em seis maternidades brasileiras conduzido por Kale et al. observou que os RN de mães com idade materna avançada apresentaram quase duas vezes mais risco de near miss neonatal. As mulheres com idade superior a 35 anos têm maior frequência de resultados perinatais adversos quando comparadas às mulheres com idade entre 20 e 34 anos, com destaque para prematuridade, baixo peso ao nascer e baixo índice de Apgar. Além disso, os filhos dessas mulheres correm maior risco de morrer no período neonatal devido às complicações obstétricas secundárias a doenças pré-existentes. O parto cesáreo se manteve associado à ocorrência de near miss neonatal neste estudo, resultado já apontado na literatura da área,,. Silva et al., também na pesquisa Nascer no Brasil, observaram que a chance de near miss neonatal foi duas vezes maior entre as mulheres que realizaram cesáreas, ou seja, essa variável aparece como fator de risco para tal desfecho, mas também como fator de proteção para a mortalidade neonatal, dado que as crianças nascidas de parto vaginal apresentaram maior taxa de mortalidade neonatal. Assim, a via de parto em si não seria causa da ocorrência de complicações materno-fetais, mas sim a indicação clínica de cesariana. Para elucidar esse ponto, seria necessário investigar se a indicação de cesárea era intraparto, devido a complicações materno-fetais, ou eletiva, sem qualquer base clínica. A aplicação do modelo hierarquizado nesta investigação apontou que, dentre os fatores maternos analisados, o uso habitual de fumo após o quinto mês de gestação foi associado ao aumento do risco de near miss neonatal. Os efeitos adversos do fumo materno durante a gravidez incidem sobre o peso do RN. Todavia, o fumo é um dos determinantes modificáveis mais importantes para minimizar o risco de baixo peso ao nascer e de outros resultados perinatais adversos. O impacto negativo do tabagismo materno durante toda a gestação no comprimento e no perímetro cefálico do RN indica que tal comportamento tem uma relação linear inversa com essas dimensões: quanto maior o tempo de gestação com exposição ao fumo, menores serão as medidas antropométricas do RN. Esses achados foram apontados em uma coorte de base populacional com 8.621 nascidos vivos europeus, na qual se observou que, desde o início do segundo trimestre até o término da gravidez, os fetos de mulheres que continuaram a fumar pesaram menos em relação aos das não fumantes. Mais especificamente, a diferença de peso prevista nos filhos de mulheres fumantes na 20ª semana (IC95%) foi de −2,6g (−5,1 a −0,1), e na 40ª semana gestacional foi de −207g (−231 a −182). Em relação às doenças crônicas, foi observado que as mulheres com síndrome hipertensiva da gestação apresentaram o dobro de risco de near miss neonatal. De forma semelhante, Oliveira et al. e Nardello et al., em estudos transversais em maternidades de Recife e Sergipe, respectivamente, observaram que a hipertensão gestacional foi fortemente associada a desfechos neonatais adversos. Apesar de inúmeros fatores e teorias sugeridas para explicar as possíveis causas desse agravo, a etiologia da síndrome hipertensiva na gestação ainda é pouco conhecida,; no entanto, seus efeitos têm sido associados a prematuridade, Apgar baixo e asfixia neonatal. Na mesma linha de raciocínio, também foi observada associação entre diabetes mellitus pré-gestacional e near miss neonatal. O aumento da prevalência de diabetes mellitus pré-gestacional e gestacional nos últimos anos pode ser justificado pela epidemia de obesidade, pelo aumento da idade materna e pela detecção precoce da doença, considerando a maior cobertura do pré-natal e a diminuição do ponto de corte do diagnóstico da diabetes gestacional (glicemia em jejum reduzida de 92mg/dL para 85mg/dL). Assim como a síndrome hipertensiva da gestação, a presença de diabetes mellitus na gestação também está associada a elevado risco de morbimortalidade neonatal. Alguns estudos, se detiveram sobre a avaliação da associação entre diabetes pré-gestacional e alguns desfechos neonatais, sobretudo prematuridade, anomalias congênitas – como más-formações cardiovasculares –, asfixia perinatal, angústia respiratória e complicações metabólicas (hipoglicemia, hipocalcemia, policitemia e hiperbilirrubinemia). Ainda que esses estudos não tenham avaliado o efeito da doença sobre o near miss neonatal, as citadas repercussões negativas do diabetes mellitus pré-gestacional sobre a saúde do RN mostram uma possível elucidação de seus efeitos sobre esse desfecho. Houve um risco aproximadamente três vezes maior de near miss neonatal para gestação gemelar neste estudo. Tal resultado revela que o parto gemelar – condição rara que apresenta diversas particularidades e dificuldades, não apenas no manejo clínico, mas também na abordagem científica – ainda é considerado um desafio para o serviço de saúde e para as investigações sobre maiores riscos maternos e perinatais. Vale destacar que a gestação gemelar aumenta a taxa de mortalidade perinatal de duas a três vezes, principalmente devido ao nascimento prematuro, à restrição de crescimento intrauterino, ao baixo peso ao nascer e à anóxia intraparto,. Portanto, é de extrema importância que haja atendimento pré-natal adequado visando resultados maternos e perinatais melhores nessa condição. A falta de acesso e a qualidade do pré-natal são determinantes notáveis para a ocorrência de near miss neonatal,. Neste estudo, a não adequação do pré-natal (nível proximal) foi associada a esse desfecho, aumentando seu risco. Embora a assistência pré-natal no Brasil tenha alcançado cobertura praticamente universal, persistem desigualdades no acesso ao cuidado adequado,. Ressalta-se que o acompanhamento pré-natal possibilita a detecção e o tratamento precoce de afecções maternas pré-existentes e/ou iniciadas no período gestacional, bem como de alterações no concepto, reduzindo o risco de complicações obstétricas e morte neonatal devido a prematuridade, más-formações ou infecções congênitas, as quais constituem as causas mais frequentes de morte neonatal no mundo,. Vale informar que o número adequado de consultas pré-natais (seis ou mais) não garante por si só a qualidade da assistência materno-infantil, sendo necessário assegurar o início precoce do pré-natal (até a 12ª semana de gestação), a assistência por profissionais qualificados, a existência de recursos físicos e materiais adequados, a realização dos exames preconizados e o tratamento oportuno, caso necessário,,,. Em relação à localização do hospital/maternidade para a realização do parto, observou-se que o risco de ocorrência de near miss neonatal quase dobrou entre os RN que nasceram nas capitais. Esse resultado pode ser parcialmente explicado pelo fato de as não capitais terem menor oferta de serviços especializados para atendimento de alto risco, com condições menos adequadas ao atendimento de gestantes nesse quadro. Assim, as capitais ficam sendo referência para gestantes residentes em não capitais que apresentam complicações na gravidez. Ressalta-se que a gravidade da doença parece ser um fator de confusão na associação entre hospital de nascimento e near miss neonatal. A alta disponibilidade de UTI neonatais e a precoce intervenção médica em grandes centros urbanos são fatores apontados por Silva et al. como possíveis justificativas para a maior ocorrência do near miss neonatal nas capitais. O presente estudo não teve como objetivo analisar a gravidade dos casos de near miss neonatal, impossibilitando, assim, apontar se a situação dos RN se agravava antes ou após o tratamento. A principal limitação do estudo foi o fato de não ter considerado os hospitais com menos de 500 partos e os nascidos em domicílio. Destaca-se que o início de uma segunda versão da pesquisa Nascer no Brasil está previsto para 2020, mas até o presente momento não foram encontrados artigos com dados de near miss neonatal em nível nacional. Todavia, este estudo apresenta como vantagem ter sido realizado a partir de uma base de dados hospitalar representativa da população brasileira. Além disso, oferece uma análise hierarquizada da determinação do near miss neonatal, com um amplo conjunto de variáveis para a avaliação da saúde das gestantes brasileiras, permitindo analisar as inter-relações envolvidas na rede de causalidade desse desfecho. Portanto, a identificação das variáveis que exercem maior impacto na ocorrência do near miss neonatal possibilita a adoção de medidas de prevenção e de intervenção na assistência pré-natal das gestantes, repercutindo na saúde de seus RN.

CONCLUSÕES

Embora características passíveis de intervenção pelo aconselhamento – como o uso habitual de fumo – tenham se associado à ocorrência do near miss neonatal, outros fatores determinantes desse desfecho se referiam à prestação dos serviços e dos cuidados. Portanto, é de extrema importância enfatizar a adequação do pré-natal para a identificação das gestantes que necessitam de atenção mais especializada, com acompanhamento oportuno durante a gravidez, o parto e o pós-parto para a prevenção de condições perinatais que ameaçam a vida.
  26 in total

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Journal:  Cad Saude Publica       Date:  2018-09-06       Impact factor: 1.632

4.  Reproductive, maternal, neonatal and child health in the 30 years since the creation of the Unified Health System (SUS).

Authors:  Maria do Carmo Leal; Celia Landmann Szwarcwald; Paulo Vicente Bonilha Almeida; Estela Maria Leão Aquino; Mauricio Lima Barreto; Fernando Barros; Cesar Victora
Journal:  Cien Saude Colet       Date:  2018-06

5.  Fetal and neonatal deaths among cases of maternal near miss.

Authors:  Leonam Costa Oliveira; Aurélio Antônio Ribeiro da Costa
Journal:  Rev Assoc Med Bras (1992)       Date:  2013-09-27       Impact factor: 1.209

6.  Global, regional, and national levels of neonatal, infant, and under-5 mortality during 1990-2013: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013.

Authors:  Haidong Wang; Chelsea A Liddell; Matthew M Coates; Meghan D Mooney; Carly E Levitz; Austin E Schumacher; Henry Apfel; Marissa Iannarone; Bryan Phillips; Katherine T Lofgren; Logan Sandar; Rob E Dorrington; Ivo Rakovac; Troy A Jacobs; Xiaofeng Liang; Maigeng Zhou; Jun Zhu; Gonghuan Yang; Yanping Wang; Shiwei Liu; Yichong Li; Ayse Abbasoglu Ozgoren; Semaw Ferede Abera; Ibrahim Abubakar; Tom Achoki; Ademola Adelekan; Zanfina Ademi; Zewdie Aderaw Alemu; Peter J Allen; Mohammad AbdulAziz AlMazroa; Elena Alvarez; Adansi A Amankwaa; Azmeraw T Amare; Walid Ammar; Palwasha Anwari; Solveig Argeseanu Cunningham; Majed Masoud Asad; Reza Assadi; Amitava Banerjee; Sanjay Basu; Neeraj Bedi; Tolesa Bekele; Michelle L Bell; Zulfiqar Bhutta; Jed D Blore; Berrak Bora Basara; Soufiane Boufous; Nicholas Breitborde; Nigel G Bruce; Linh Ngoc Bui; Jonathan R Carapetis; Rosario Cárdenas; David O Carpenter; Valeria Caso; Ruben Estanislao Castro; Ferrán Catalá-Lopéz; Alanur Cavlin; Xuan Che; Peggy Pei-Chia Chiang; Rajiv Chowdhury; Costas A Christophi; Ting-Wu Chuang; Massimo Cirillo; Iuri da Costa Leite; Karen J Courville; Lalit Dandona; Rakhi Dandona; Adrian Davis; Anand Dayama; Kebede Deribe; Samath D Dharmaratne; Mukesh K Dherani; Uğur Dilmen; Eric L Ding; Karen M Edmond; Sergei Petrovich Ermakov; Farshad Farzadfar; Seyed-Mohammad Fereshtehnejad; Daniel Obadare Fijabi; Nataliya Foigt; Mohammad H Forouzanfar; Ana C Garcia; Johanna M Geleijnse; Bradford D Gessner; Ketevan Goginashvili; Philimon Gona; Atsushi Goto; Hebe N Gouda; Mark A Green; Karen Fern Greenwell; Harish Chander Gugnani; Rahul Gupta; Randah Ribhi Hamadeh; Mouhanad Hammami; Hilda L Harb; Simon Hay; Mohammad T Hedayati; H Dean Hosgood; Damian G Hoy; Bulat T Idrisov; Farhad Islami; Samaya Ismayilova; Vivekanand Jha; Guohong Jiang; Jost B Jonas; Knud Juel; Edmond Kato Kabagambe; Dhruv S Kazi; Andre Pascal Kengne; Maia Kereselidze; Yousef Saleh Khader; Shams Eldin Ali Hassan Khalifa; Young-Ho Khang; Daniel Kim; Yohannes Kinfu; Jonas M Kinge; Yoshihiro Kokubo; Soewarta Kosen; Barthelemy Kuate Defo; G Anil Kumar; Kaushalendra Kumar; Ravi B Kumar; Taavi Lai; Qing Lan; Anders Larsson; Jong-Tae Lee; Mall Leinsalu; Stephen S Lim; Steven E Lipshultz; Giancarlo Logroscino; Paulo A Lotufo; Raimundas Lunevicius; Ronan Anthony Lyons; Stefan Ma; Abbas Ali Mahdi; Melvin Barrientos Marzan; Mohammad Taufiq Mashal; Tasara T Mazorodze; John J McGrath; Ziad A Memish; Walter Mendoza; George A Mensah; Atte Meretoja; Ted R Miller; Edward J Mills; Karzan Abdulmuhsin Mohammad; Ali H Mokdad; Lorenzo Monasta; Marcella Montico; Ami R Moore; Joanna Moschandreas; William T Msemburi; Ulrich O Mueller; Magdalena M Muszynska; Mohsen Naghavi; Kovin S Naidoo; K M Venkat Narayan; Chakib Nejjari; Marie Ng; Jean de Dieu Ngirabega; Mark J Nieuwenhuijsen; Luke Nyakarahuka; Takayoshi Ohkubo; Saad B Omer; Angel J Paternina Caicedo; Victoria Pillay-van Wyk; Dan Pope; Farshad Pourmalek; Dorairaj Prabhakaran; Sajjad U R Rahman; Saleem M Rana; Robert Quentin Reilly; David Rojas-Rueda; Luca Ronfani; Lesley Rushton; Mohammad Yahya Saeedi; Joshua A Salomon; Uchechukwu Sampson; Itamar S Santos; Monika Sawhney; Jürgen C Schmidt; Marina Shakh-Nazarova; Jun She; Sara Sheikhbahaei; Kenji Shibuya; Hwashin Hyun Shin; Kawkab Shishani; Ivy Shiue; Inga Dora Sigfusdottir; Jasvinder A Singh; Vegard Skirbekk; Karen Sliwa; Sergey S Soshnikov; Luciano A Sposato; Vasiliki Kalliopi Stathopoulou; Konstantinos Stroumpoulis; Karen M Tabb; Roberto Tchio Talongwa; Carolina Maria Teixeira; Abdullah Sulieman Terkawi; Alan J Thomson; Andrew L Thorne-Lyman; Hideaki Toyoshima; Zacharie Tsala Dimbuene; Parfait Uwaliraye; Selen Begüm Uzun; Tommi J Vasankari; Ana Maria Nogales Vasconcelos; Vasiliy Victorovich Vlassov; Stein Emil Vollset; Stephen Waller; Xia Wan; Scott Weichenthal; Elisabete Weiderpass; Robert G Weintraub; Ronny Westerman; James D Wilkinson; Hywel C Williams; Yang C Yang; Gokalp Kadri Yentur; Paul Yip; Naohiro Yonemoto; Mustafa Younis; Chuanhua Yu; Kim Yun Jin; Maysaa El Sayed Zaki; Shankuan Zhu; Theo Vos; Alan D Lopez; Christopher J L Murray
Journal:  Lancet       Date:  2014-05-02       Impact factor: 79.321

7.  A population-based surveillance study on severe acute maternal morbidity (near-miss) and adverse perinatal outcomes in Campinas, Brazil: the Vigimoma Project.

Authors:  Eliana Amaral; João Paulo Souza; Fernanda Surita; Adriana G Luz; Maria Helena Sousa; José Guilherme Cecatti; Oona Campbell
Journal:  BMC Pregnancy Childbirth       Date:  2011-01-22       Impact factor: 3.007

8.  Twin versus singleton pregnancies: the incidence, pregnancy complications, and obstetric outcomes in a Nigerian tertiary hospital.

Authors:  Nj Obiechina; Ve Okolie; Gu Eleje; Zc Okechukwu; Oa Anemeje
Journal:  Int J Womens Health       Date:  2011-07-27

Review 9.  Neonatal near miss: a systematic review.

Authors:  Juliana P Santos; Cynthia Pileggi-Castro; Jose S Camelo; Antonio A Silva; Pablo Duran; Suzanne J Serruya; Jose G Cecatti
Journal:  BMC Pregnancy Childbirth       Date:  2015-12-01       Impact factor: 3.007

10.  Maternal and perinatal outcomes of twin pregnancy in 23 low- and middle-income countries.

Authors:  Joshua P Vogel; Maria Regina Torloni; Armando Seuc; Ana Pilar Betrán; Mariana Widmer; João Paulo Souza; Mario Merialdi
Journal:  PLoS One       Date:  2013-08-01       Impact factor: 3.240

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