Fundamentação científica

Esta página apresenta a fundamentação científica das análises Countdown, com detalhes adicionais. O método em si — como cada etapa é feita e como ler os resultados — é a metodologia Countdown; quando esta página e uma página da metodologia diferem, aplica-se a página da metodologia.

Abordagem analítica Countdown

Avaliação da qualidade dos dados

Completude da notificação

Base científica:

A notificação incompleta cria uma subestimação sistemática da cobertura real. Assumir que as unidades que não notificaram não prestaram qualquer serviço é estatisticamente implausível; simplesmente não submeteram dados.
Os fatores de ajuste têm em conta esta lacuna com base num pressuposto defensável: as unidades que não notificam funcionam com uma capacidade inferior (tipicamente 25% do volume das unidades que notificam).

A completude da notificação pode afetar a análise, especialmente se for baixa ou variar entre anos. Os valores atípicos extremos, como um zero a mais introduzido acidentalmente num número, podem ter um grande impacto, especialmente nos números subnacionais. Após as avaliações, são necessários vários passos para obter um conjunto de dados limpo para análise. Isto implica ajustar a notificação incompleta e corrigir os valores atípicos extremos.

Se não se considerar a completude da notificação, isso significa que se assume que todas as unidades que não notificam não prestaram qualquer serviço, o que provavelmente não é verdade. Os ajustes dependem da quantidade de serviços (por exemplo, cuidados na gravidez, vacinações) prestados nas unidades que não notificaram em comparação com as que notificaram. O fator de ajuste $k$ , definido como o rácio entre o volume de serviços prestados pelas unidades que não notificam e o volume de serviços prestados pelas unidades que notificam, é utilizado para ajustar os números notificados face à notificação incompleta.

Para ter em conta a notificação incompleta, o número de eventos notificados pode ser ajustado utilizando a completude e o rácio de notificação das unidades, com a seguinte fórmula:

N_{\text{adjusted}} = N_{\text{reported}} + N_{\text{reported}} \times \left(\frac{1}{c} - 1\right) \times k

Onde:

$N_{\text{adjusted}}$ : número total de eventos ajustado para a notificação incompleta
$N_{\text{reported}}$ : número de eventos notificados
$c$ : completude da notificação (proporção dos relatórios esperados das unidades efetivamente recebidos)
$k$ : fator de ajuste para ter em conta o menor volume de serviços nas unidades que não notificam

Pressuposto por defeito

Interpretação:

Como valor por defeito, utiliza-se $k=0.25$ , o que significa que as unidades que não notificam prestaram serviços, mas apenas num volume correspondente a um quarto do volume das unidades de saúde que notificam.
O ajuste assume que as unidades que não notificam continuam a prestar serviços, mas com um volume inferior ao das unidades que notificam. O fator $k$ controla a magnitude deste ajuste.
O fator $k$ pode ser diferente para diferentes serviços. Por exemplo, se a notificação das unidades privadas for fraca, mas estas estiverem integradas no sistema nacional e realizarem um número considerável de partos, $k$ pode ser superior a 0,25 ou mesmo chegar a 1,0.
Se a taxa de notificação de um distrito para um serviço for inferior a 75% num mês (ou estiver em falta), essa taxa é substituída pela mediana das taxas de notificação do distrito entre 75% e 100% para esse serviço, e o número notificado do mês é depois ajustado com $k$ como habitualmente. (O guia de 2024 formula esta regra tanto como “nenhum ajuste abaixo de 75%” como “valor mediano imputado”; a regra acima é a que as aplicações aplicam.)

Os seguintes valores de $k$ são utilizados, consoante a notificação, para ajustar os números notificados face à notificação incompleta:

k = 0: nenhum serviço nas unidades que não notificam
k = 0.25: alguns serviços, mas muito inferiores aos das unidades que notificam (valor de k por defeito)
k = 0.50: metade da taxa das unidades que notificam
k = 0.75: quase tantos como as unidades que notificam
k = 1.0: mesma taxa de serviços que as unidades que notificam

Resumo das ações de ajuste

Problema	Ação	Ajuste
Baixas taxas de notificação: identificação das taxas baixas que foram ajustadas	Se inferior a 75% (por defeito), ou em falta, a taxa de notificação foi substituída	A mediana das taxas de notificação do distrito entre 75% e 100% foi usada como taxa do mês, e o número ajustado com $k$
Notificação incompleta pelos distritos, variável ao longo do tempo, o que afeta a avaliação das tendências	Se as taxas de notificação eram ≥ 75% e ≤ 100% (por defeito), foi feito um pressuposto sobre o volume de serviços prestados pelas unidades que não notificam	O fator de ajuste $k$ foi utilizado para ajustar a notificação incompleta; o valor por defeito de $k$ é 0,25 (substituir se tiver sido utilizado um valor diferente; indicar se foi utilizado para todos os formulários de notificação ou se foram utilizados fatores $k$ diferentes entre formulários)
Os valores atípicos extremos podem afetar fortemente a avaliação das tendências de cobertura	Se um valor mensal se afastasse mais de 5 vezes o desvio absoluto mediano (MAD) do valor mediano mensal do distrito (calculado a partir de todos os anos exceto o mais recente), foi feito um ajuste	Os valores atípicos mensais extremos são substituídos pela mediana dos outros meses (não atípicos) do distrito no mesmo ano
Valores em falta	Se existir um valor em falta, os dados foram imputados	O valor mensal mediano do distrito para o ano foi imputado para o mês com valor em falta

Deteção de valores atípicos

Um valor atípico extremo é definido como um valor mensal que se afasta mais de 5 vezes o desvio absoluto mediano (MAD) do valor mediano mensal da mesma série (o distrito, ou a série nacional ou de nível admin-1 avaliada), sendo a mediana e o MAD calculados a partir de todos os anos exceto o mais recente.

Consistência interna

A consistência interna avalia o grau de alinhamento entre indicadores relacionados dentro do conjunto de dados, com base nas relações epidemiológicas e de prestação de serviços esperadas.
No âmbito do quadro analítico CD2030, esta etapa complementa outras métricas de DQA, avaliando se os indicadores que estão ligados biológica ou programaticamente seguem padrões plausíveis.
Ao contrário das verificações de indicadores isolados, a consistência interna centra-se nas relações entre indicadores, garantindo que os valores notificados refletem percursos realistas de prestação de serviços ao longo do contínuo de cuidados.

Principais relações entre indicadores avaliadas para a consistência interna

CPN1 vs Penta1

Espera-se que estes indicadores sigam um padrão consistente, uma vez que ambos representam pontos de entrada nos serviços de saúde materna e infantil. Após o ajuste para as perdas esperadas (por exemplo, natimortos, óbitos neonatais), o rácio deve situar-se dentro de um intervalo plausível.

A relação entre a CPN1 (primeira consulta de cuidados pré-natais) e a Penta1 (primeira dose da vacina pentavalente) reflete a continuidade entre os serviços de saúde materna e infantil.

O rácio esperado deriva de pressupostos biológicos e demográficos, incluindo:
- Perda de gravidez (~3%)
- Natimortos (~2%)
- Gravidez gemelar (~1,5%)
- Mortalidade neonatal (~3%)
Estes fatores dão origem a um rácio esperado de base de:
$Expected\ Ratio = 1.07$
Este é depois ajustado com base na cobertura dos inquéritos:
$Expected\ Ratio = 1.07 \times \left(\frac{\text{Survey ANC1 Coverage}}{\text{Survey Penta1 Coverage}}\right)$
Limiar: um intervalo de tolerância de ±0,05 em torno do rácio esperado é considerado aceitável.

Exemplo: se a cobertura da CPN1 = 90% e a da Penta1 = 95%:
$1.07 \times \left(\frac{0.90}{0.95}\right) = 1.01$
Intervalo aceitável: 0,96 – 1,06
Penta1 vs Penta3

Este rácio reflete a continuidade do programa de imunização e é sobretudo determinado pelas taxas de abandono e não por fatores biológicos.

O rácio esperado baseia-se na cobertura dos inquéritos:
$Expected\ Ratio = \frac{\text{Survey Penta1 Coverage}}{\text{Survey Penta3 Coverage}}$
Limiar: aplica-se um intervalo de tolerância de ±0,05.

Exemplo: se a Penta1 = 95% e a Penta3 = 85%:
$\frac{0.95}{0.85} = 1.12$
Intervalo aceitável: 1,07 – 1,17
Partos institucionais vs Penta1

O número de partos em unidades de saúde deve, em termos gerais, estar alinhado com a adesão subsequente aos serviços de saúde infantil, incluindo a imunização.

Interpretação no processo de DQA

A consistência interna deve ser interpretada em conjunto com:

A completude dos relatórios
A deteção de valores atípicos
A completude dos dados

Ideia-chave

Um forte alinhamento entre indicadores relacionados aumenta a confiança na fiabilidade dos dados. Os desvios significativos em relação aos rácios esperados devem ser investigados no contexto local antes de se efetuarem ajustes.

Interpretação contextual

Nem todos os desvios indicam fraca qualidade dos dados. Alterações de programas, campanhas ou perturbações nos serviços podem explicar as diferenças observadas.

Análise da cobertura

Fundamentação: base científica para a análise

Base científica:

A cobertura das intervenções é um resultado crítico e direto dos sistemas de saúde. O acompanhamento regular da cobertura aos níveis nacional e subnacional tornou-se o pilar da monitorização dos progressos nos planos nacionais de saúde e nas iniciativas internacionais.
Os indicadores de saúde reprodutiva, materna, neonatal, infantil e do adolescente com metas são os indicadores mais comuns dos planos nacionais de saúde e da monitorização global.
Tanto os dados das unidades de saúde como os inquéritos aos agregados familiares podem fornecer estatísticas de cobertura, sendo desejável uma abordagem analítica integrada.

Muitos indicadores de cobertura podem ser estimados tanto a partir dos inquéritos como dos dados das unidades de saúde. Ambos são elementos de informação críticos e devem ser considerados em conjunto. Os dados das unidades podem ser utilizados para gerar estimativas anuais de cobertura, e os resultados de cobertura devem ser comparados e interpretados em conjunto com os resultados de inquéritos recentes.

Principais indicadores de cobertura (denominadores dos inquéritos vs. dos dados das unidades)

Indicador	Denominador dos inquéritos	Denominador dos dados das unidades
Cuidados pré-natais (CPN1, CPN1 no primeiro trimestre, CPN4)	Mulheres com 15-49 anos com um nado-vivo nos últimos 2 anos	Total estimado de mulheres grávidas na população
Terapêutica preventiva intermitente (TPI2, TPI3)	Mulheres com 15-49 anos com um nado-vivo nos últimos 2 anos	Total estimado de mulheres grávidas na população
Partos institucionais e SBA	Nados-vivos nos últimos 2 anos	Nados-vivos estimados como denominador
Baixo peso à nascença e cesariana	Contagens de baixo peso à nascença / cesariana	Nados-vivos estimados como denominador
Cuidados pós-natais nas primeiras 48 horas (CPoN48h)	Cuidados pós-natais nas primeiras 48 horas	Nados-vivos estimados como denominador
BCG, Penta1, Penta3	Crianças com 12-23 meses	Número de lactentes sobreviventes (para além do período neonatal)
Sarampo 1	Crianças com 12-23 meses	Número de lactentes sobreviventes (para além do período pós-neonatal)
Sarampo 2	Crianças com 24-35 meses	Número de lactentes sobreviventes (para além do período pós-neonatal)

Cuidados pré-natais (CPN)

A maioria dos países tem pelo menos um indicador de CPN com uma meta no plano nacional. As metas globais de cobertura ENAP/EPMM para 2025 são: a nível global, pelo menos 90% das mulheres grávidas com 4 ou mais consultas de CPN, e 90% dos países com pelo menos 70% de cobertura.

A CPN1 é frequentemente considerada um indicador de acesso básico aos serviços de saúde. É elevada na maioria dos países e, em muitos casos, o número de consultas de CPN1 nos dados de rotina das unidades de saúde pode fornecer um melhor denominador para os indicadores de CPN e de parto do que as projeções populacionais.

Sobrestimação da cobertura

Por vezes, um indicador pode atingir uma cobertura improvavelmente elevada a nível nacional, por exemplo, acima de 125%. Isto pode dever-se ao facto de a qualidade dos dados do numerador do indicador de cobertura ser fraca, de o denominador estar errado, ou de a intervenção ser administrada e registada mais do que uma vez durante a gravidez (por exemplo, a suplementação com IFA).

Nesse caso, o cálculo da cobertura não é útil. É preferível expressá-la de forma diferente. Por exemplo, se a cobertura for de 200%, é preferível calcular o número médio de ciclos de 90 comprimidos de IFA que uma mulher grávida recebeu (neste caso, 2,0 por mulher grávida na população).

Estimativas da cobertura nacional de 4 consultas de CPN a partir dos dados das unidades e dos inquéritos Estimativas da cobertura nacional de 4 consultas de CPN a partir dos dados das unidades e dos inquéritos

Cuidados de parto

Todos os países têm pelo menos um indicador de cuidados de parto com uma meta no plano nacional. A cobertura dos nados-vivos institucionais e a SBA estão estreitamente relacionadas, uma vez que quase todos os partos com um profissional qualificado ocorrem em unidades de saúde. Do ponto de vista analítico, é preferível a cobertura dos partos institucionais por ser uma medida mais objetiva e por evitar problemas com as diferentes definições nacionais do que constitui um parto assistido por profissional qualificado.

Valores de referência para a cesariana

A cesariana é uma intervenção que salva vidas e um indicador importante. Uma regra geral apresentada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) é que a necessidade de cesariana ao nível da população se situa entre 10 e 15% de todos os partos.

Abaixo de 10%: indica uma necessidade não satisfeita de cuidados cirúrgicos de parto.
Acima de 10-15%: implica uma provável utilização excessiva de cesarianas. Pode também implicar uma combinação de necessidades não satisfeitas em determinados grupos populacionais (por exemplo, as mulheres mais pobres ou rurais) a par da utilização excessiva noutros subgrupos.

Estimativas da cobertura nacional de baixo peso à nascença, um indicador de cuidados de parto Estimativas da cobertura nacional de baixo peso à nascença, um indicador de cuidados de parto

Imunização

Os indicadores de cobertura de imunização estão incluídos no plano de monitorização do setor da saúde de praticamente todos os países. Uma meta geral é uma cobertura de, pelo menos, 90% para as vacinas essenciais administradas na infância e na adolescência.

Formulação dos denominadores para os dados das unidades:

O número de vacinações administradas a lactentes é utilizado como numerador. O denominador é o número de crianças elegíveis na população, aproximado da seguinte forma:

\text{Denominator (BCG, Penta)} = \text{Live Births} - \text{Neonatal Deaths}

\text{Measles 1 Denominator} = \text{Live Births} - \text{Neonatal Deaths} - \text{Postneonatal Deaths}

\text{Measles 2 Denominator} = \text{Live Births} - \text{Neonatal Deaths} - (2 \times \text{Postneonatal Deaths})

Estimativas da cobertura nacional da primeira dose de sarampo a partir dos dados das unidades e dos inquéritos Estimativas da cobertura nacional da primeira dose de sarampo a partir dos dados das unidades e dos inquéritos

Planeamento familiar

As estimativas de cobertura do planeamento familiar resultam de uma colaboração entre a Countdown to 2030 e a Track20, utilizando a Ferramenta de Estimação do Planeamento Familiar (FPET).

\text{Demand Satisfied (Coverage)} = \frac{\text{Use of Modern Contraceptives}}{\text{Unmet Need} + \text{Use of Modern Contraceptives}}

Projeção FPET da prevalência de contraceção moderna e da procura satisfeita em planeamento familiar Projeção FPET da prevalência de contraceção moderna e da procura satisfeita em planeamento familiar

Análise da equidade (equiplots)

Fundamentação: base científica para a análise

Base científica:

As médias nacionais de cobertura mascaram disparidades críticas que determinam se os sistemas de saúde estão realmente a não deixar ninguém para trás.
Os inquéritos aos agregados familiares fornecem informações críticas sobre as desigualdades em três grandes dimensões: área de residência (urbana/rural), riqueza (quintis dos mais ricos aos mais pobres) e escolaridade da mãe.
Os equiplots são utilizados para avaliar se o país registou progressos na redução do fosso entre pobres e ricos ou do fosso de escolaridade ao longo do tempo.

Para os quintis de riqueza, é possível avaliar qual é o tipo de desigualdade, uma vez que todas as categorias têm a mesma dimensão. Cada padrão requer uma estratégia diferente de programação e focalização em saúde:

Desigualdade de topo (privação em massa): se os mais ricos estiverem muito à frente de todos os outros quintis de riqueza, apenas os ricos escapam.
Desigualdade linear: se as diferenças de cobertura forem equidistantes, trata-se de um padrão linear em que o aumento da riqueza do agregado familiar está linearmente associado a uma maior cobertura.
Desigualdade de base (marginalização): se os mais pobres forem deixados para trás, isto significa a marginalização dos mais pobres.

Guia de interpretação

A interpretação deve centrar-se em saber se as desigualdades se reduziram ao longo do tempo. As seguintes questões devem orientar a interpretação:

Qual é o nível de desigualdade no ponto de dados mais recente?
Como é que as desigualdades se alteraram ao longo do tempo?
Existe algum padrão de desigualdade que possa ser observado?
Quais serão as melhores abordagens para reduzir as desigualdades?

Equiplot da cobertura de Pentavalente 1 por escolaridade materna Equiplot da cobertura de Pentavalente 1 por escolaridade materna

Equiplot da cobertura de Pentavalente 1 por quintil de riqueza Equiplot da cobertura de Pentavalente 1 por quintil de riqueza

Equiplot da cobertura de Pentavalente 1 por área de residência Equiplot da cobertura de Pentavalente 1 por área de residência

Equiplot da cobertura de Pentavalente 3 por área de residência Equiplot da cobertura de Pentavalente 3 por área de residência

Desempenho dos sistemas de saúde

Fundamentação: base científica para a análise

Base científica:

A avaliação da carga de doença, da cobertura das intervenções, da qualidade, da equidade e dos recursos do sistema de saúde deve orientar diretamente a formulação de políticas e a focalização dos programas.
Uma avaliação abrangente requer uma comparação de base entre os recursos do sistema de saúde (como o financiamento, a densidade da força de trabalho em saúde e a disponibilidade de infraestruturas) e os resultados correspondentes do sistema (incluindo a utilização dos serviços e as taxas de cobertura) ao nível subnacional (nível Admin1).
O objetivo central continua a ser isolar estrangulamentos subnacionais específicos onde elevados recursos do sistema não se traduzem nos resultados esperados de cobertura de serviços de SRMNIA-N, ou, inversamente, identificar regiões de elevado desempenho que apresentem uma forte eficiência na prestação de serviços.

Recursos dos sistemas de saúde

A avaliação centra-se na qualidade dos dados dos indicadores do sistema de saúde aos níveis nacional e subnacional, com vista à comparação de referência global (benchmarking) e à auditoria de plausibilidade.

Principais indicadores de recursos do sistema de saúde

Financiamento da saúde: frequentemente limitado às dotações orçamentadas do governo.
Profissionais de saúde essenciais por 10 000 habitantes: inclui médicos, clínicos não médicos, enfermeiros e parteiras.
- Limiar histórico (OMS 2006): referência mínima de 23 por 10 000.
- Limiar atual (era da CUS): pelo menos 44,5 por 10 000.
Densidade de unidades de saúde:
$\text{Health Facility Density} = \left( \frac{\text{Total Number of Health Facilities}}{\text{Total Population}} \right) \times 10\,000$
Densidade hospitalar:
$\text{Hospital Density} = \left( \frac{\text{Total Number of Hospitals}}{\text{Total Population}} \right) \times 100\,000$
Densidade de camas de internamento:
$\text{Inpatient Bed Density} = \left( \frac{\text{Total Inpatient Beds}}{\text{Total Population}} \right) \times 10\,000$

Densidade subnacional de unidades de saúde por 10 000 habitantes por unidade Admin1 Densidade subnacional de unidades de saúde por 10 000 habitantes por unidade Admin1

Resultados dos sistemas de saúde em função dos recursos

A análise explora a associação estatística entre os recursos do sistema de saúde e os indicadores correspondentes de utilização dos serviços ou de cobertura nas unidades subnacionais (nível Admin1):

Infraestrutura de internamento vs. internamentos hospitalares de menores de 5 anos: espera-se que as regiões com menor densidade de hospitais/camas apresentem taxas de internamento pediátrico mais baixas. Os valores atípicos podem indicar subnotificação de infraestruturas ou um elevado volume de atividade clínica.
Densidade da força de trabalho em saúde vs. utilização de consultas externas por menores de 5 anos: espera-se uma inclinação positiva numa reta de regressão linear. Os valores atípicos podem sinalizar sobrecarga de trabalho dos profissionais ou inflação do numerador.
Densidade da força de trabalho em saúde vs. cobertura de nados-vivos institucionais: avalia se a disponibilidade de profissionais se traduz diretamente em cobertura de partos institucionais.

Consultas externas de menores de 5 anos por densidade da força de trabalho em saúde ao nível Admin1, com reta de regressão Consultas externas de menores de 5 anos por densidade da força de trabalho em saúde ao nível Admin1, com reta de regressão

Cobertura de partos institucionais por densidade da força de trabalho em saúde ao nível Admin1, com reta de regressão Cobertura de partos institucionais por densidade da força de trabalho em saúde ao nível Admin1, com reta de regressão

Mortalidade institucional

Fundamentação: base científica para a análise

Base científica:

A mortalidade materna e perinatal nas unidades de saúde constitui um indicador crítico da qualidade dos cuidados (mortalidade institucional).
Se a cobertura dos partos em unidades de saúde for elevada (por exemplo, superior a 75%), as estatísticas das unidades tornam-se um contributo útil para a estimação dos níveis de mortalidade da população.
O principal desafio dos dados de mortalidade das unidades de saúde é a subnotificação de óbitos. Os óbitos maternos não ocorrem apenas durante o parto, mas também na gravidez e no pós-parto. A notificação dos natimortos exige registos de maternidade bem mantidos e verificações cruzadas com os registos do bloco operatório.

Definições de mortalidade institucional vs. mortalidade da população

Indicador	Numerador	Denominador
Rácio de mortalidade materna institucional (iMMR)	Número de óbitos maternos nas unidades de saúde	$\frac{\text{Nados-vivos nas unidades de saúde}}{100\,000}$
Mortalidade materna na população (MMR)	Número de óbitos maternos na população	$\frac{\text{Nados-vivos na população}}{100\,000}$
Taxa de natimortalidade institucional (iSBR)	Número de natimortos nas unidades de saúde	$\frac{\text{Nascimentos nas unidades de saúde}}{1\,000}$
Mortalidade neonatal (antes da alta)	Número de óbitos neonatais antes da alta	$\frac{\text{Nados-vivos nas unidades de saúde}}{1\,000}$

Interpretação dos dados e métricas de qualidade

Ao interpretar o iMMR e o iSBR, avalie os valores atípicos extremos elevados (erros de introdução de dados) e as taxas implausivelmente baixas (por exemplo, iMMR < 25 por 100 000 ou iSBR < 6 por 1 000), que indicam fortemente uma grande subnotificação e não resultados clínicos superiores.

Rácio entre natimortos e óbitos maternos:

Espera-se que a mortalidade materna e os natimortos estejam positivamente correlacionados. Espera-se que o rácio entre natimortos e óbitos maternos se situe entre 5 e 25 nos países da África Subsariana.

Alertas de qualidade dos dados

Rácio < 5: é provável que a subnotificação de natimortos seja superior à subnotificação de óbitos maternos.
Rácio ≥ 25: é provável que a subnotificação de óbitos maternos seja o principal problema.

Mortalidade materna institucional por 100 000 nados-vivos por região e a nível nacional Mortalidade materna institucional por 100 000 nados-vivos por região e a nível nacional

Natimortos institucionais por 1 000 nascimentos por região e a nível nacional Natimortos institucionais por 1 000 nascimentos por região e a nível nacional

Rácio entre natimortos e óbitos maternos nas unidades de saúde Rácio entre natimortos e óbitos maternos nas unidades de saúde

Consistência com as estimativas da população

O MMR da população ( $M_p$ ), o MMR comunitário ( $M_c$ ) e o MMR institucional ( $M_i$ ) têm de ser matematicamente consistentes.

M_p = (M_i \times P_i) + (M_c \times (1 - P_i))

Onde $P_i$ é a proporção de nados-vivos que ocorrem numa instituição de saúde.

Dada uma estimativa de base para o MMR da população ( $M_p$ ) e um rácio de variância entre comunidade e instituição assumido ( $R = \frac{M_c}{M_i}$ ), o MMR institucional esperado é calculado da seguinte forma: