Esse projeto avaliariará a eficácia do Programa Mãe Coruja na redução de nascimentos prematuros e de bebês com baixo peso ao nascer. O estudo utilizará os dados do Cidacs em combinação com os do Programa Mãe Coruja para realizar um estudo quasi–experimental. Com o auxílio de técnicas de machine learning, identificará também os fatores sociais, econômicos, geográficos e ambientais que estão associados com os desfechos. Será elaborado um índice do risco de saúde perinatal para informar sobre melhorias no atingimento dos alvos populacionais e na implantação de programas semelhantes em outras regiões do Brasil.
Subconjuntos municipais das bases de dados nacionais de nascidos vivos (SINASC), mortalidade (SIM), doenças notificáveis (SINAN) e programas sociais (CadÚnico) foram obtidos. Duas bases de dados localmente relevantes também foram adquiridas: o registro do Programa Mãe Coruja – Recife (MCP-R) e o Atlas do Recife. Dicionários de variáveis foram elaborados antes do desenvolvimento de um algoritmo probabilístico de agregação de bases de dados. As duas primeiras bases de dados (SINASC e SIM) foram inicialmente agregadas, com todos os endereços georreferenciados por distrito, nome da rua e número, utilizando software amplamente disponível para visualização e mapeamento.
A cobertura geográfica da Estratégia de Saúde da Família (ESF) e do MCP-R também foi incluída como camadas de informação, resultando no protótipo do Banco de Dados de Saúde Georreferenciado do Recife (RHGD). Esta versão do RHGD permitiu a análise inicial do risco de baixo peso ao nascer (BPN) ou nascimento prematuro (PT) ao longo do tempo e espaço, bem como a produção de mapeamentos e visualizações de dados extensivas e específicas para doenças ou desfechos.
Como as informações de cobertura da ESF e do MCP-R estão integradas, o RHGD é uma ferramenta poderosa para geotargeting de intervenções nos níveis municipal, distrital ou de bairro, além de permitir o acompanhamento individual de crianças e/ou gestantes de alto risco. No registro, possibilita a identificação imediata de qual trabalhador/equipe de saúde é responsável pelo acompanhamento na atenção primária.
Para avaliar o impacto da iniciativa MCP-R nos desfechos de nascimento, foi conduzida uma análise quase-experimental focada na prevalência de baixo peso ao nascer (BPN) e nascimentos prematuros (PT) antes e depois da implementação do MCP-R em vários distritos do Recife. A análise comparou dados de bebês nascidos no Recife entre 2011-2013 (antes do início da primeira unidade do MCP-R) com aqueles nascidos entre 2016-2018, período em que 13 dos 96 distritos tinham serviços operacionais do MCP-R por pelo menos um ano. Os resultados revelaram reduções estatisticamente significativas nas taxas de BPN e PT combinadas nos 13 distritos onde o MCP-R foi implementado, alinhando-se às tendências gerais observadas no Recife, onde as taxas de BPN diminuíram de 8,82% para 8,29% (p=0,0004) e as taxas de PT caíram de 12,36% para 11,48% (p=0,0001).
No entanto, não foi identificada uma mudança consistente e estatisticamente significativa ao analisar individualmente cada distrito. Avaliar a eficácia de intervenções comunitárias de saúde apresenta desafios, especialmente quando a randomização não é prática. Além disso, diversos determinantes sociais, econômicos e biológicos podem influenciar significativamente as taxas de BPN e PT, possivelmente obscurecendo os efeitos das intervenções direcionadas. Esta avaliação focou exclusivamente nos desfechos de nascimento; seria benéfico realizar investigações adicionais sobre os resultados de longo prazo para as crianças, aos 1 e 5 anos de idade. Dado o impulso político para expandir o programa devido aos seus benefícios intangíveis, como o empoderamento feminino, e o risco mínimo de danos, o projeto forneceu insights baseados em dados, mapeamento de recursos e ferramentas de visualização para a equipe gestora. Essas informações facilitaram a extensão do programa para outros bairros — priorizando disparidades locais em vez de generalizações distritais — e destacaram a necessidade de cuidados pré-natais mais precoces e aprimorados. Isso levou à conceituação do protótipo do aplicativo web “Me Siga! (Follow Me!).”
O programa Mãe Coruja foi concebido para oferecer um conjunto abrangente de intervenções voltadas para gestantes e crianças de até cinco anos de idade, por meio de uma abordagem integrada que abrange saúde, educação e desenvolvimento social. Ao longo da última década, o programa passou por uma expansão significativa, alcançando cobertura na maioria dos municípios de Pernambuco, incluindo a capital, Recife. As avaliações até então existentes concentraram-se principalmente nas taxas de mortalidade materna e infantil. Este projeto se destaca por ser a primeira avaliação do impacto do programa nas taxas de baixo peso ao nascer e de nascimento prematuro, utilizando metodologias inovadoras e orientadas por dados. Um aspecto central do projeto é a utilização de computação geoespacial, que cumpre uma dupla função: facilita tanto a integração quanto a inferência estatística dos dados e atua como uma ferramenta exploratória para revelar os fatores contextuais que influenciam a eficácia do programa. Essa abordagem inovadora buscou oferecer insights mais profundos sobre os resultados do programa e orientar intervenções futuras.
Esta pesquisa apresenta contribuições significativas para o planejamento e a execução de intervenções de saúde que não apenas são oportunas, mas também otimizam os recursos limitados disponíveis em nível municipal, ao mesmo tempo que abordam os fatores contextuais que sustentam as disparidades na saúde perinatal. A avaliação do impacto do Mãe Coruja nos resultados de saúde perinatal é fundamental para elucidar os determinantes ambientais e sociais que influenciam esses resultados, além de oferecer recomendações específicas para o aprimoramento do programa. Além disso, a obtenção de dados mais granulares, abrangentes e atualizados facilitará análises mais detalhadas , orientando, assim, a escalabilidade potencial e a implementação do Mãe Coruja em regiões além de Pernambuco.