Por Karina Costa

Mais de 5,2 milhões de crianças morreram antes que pudessem completar cinco anos no Brasil, entre 2006 e 2015. Esse número poderia ser ainda maior caso não houvesse programas de transferência de renda, como Bolsa Família, que ajudou a reduzir em 16% a mortalidade nessa faixa etária. Essa é a conclusão do estudo realizado usando métodos estatísticos e big data, no Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (Cidacs/Fiocruz Bahia). O resultado foi publicado nesta terça-feira, 28 de setembro, na revista PLOS Medicine.

Os pesquisadores compararam os municípios de alta e baixa renda e entre aqueles onde há bons índices de administração de políticas sociais, assim como crianças nascidas prematuras e de diferentes grupos étnico-raciais. Foi feita a observação de mais de 6 milhões de crianças em todo o Brasil e concluiu que quanto mais pobre e melhor a administração do programa no município, maior o seu efeito em reduzir mortalidade de crianças entre 1 e 4 anos.  De acordo com o estudo, esses pequenos são em maioria crianças que nasceram prematuras, filhas de mulheres negras e que nasceram em lugares em que a faixa de renda foi considerada muito baixa. Ou seja, local de nascimento, raça e prematuridade já determinam o curto tempo de vida dessas crianças.  

Aos mais velhos, está na memória que a mortalidade infantil já estampou muitas matérias na década de 1990. Por causas evitáveis, muitas famílias mais pobres perderam suas crianças. Mas o Brasil reagiu. De lá para cá, até 2018, a taxa de mortalidade de menores de cinco anos diminuiu 67% por cento, de 52 para 14 mortes por 1000 nascidos vivos. E assim, cumpriu a meta 4 dos Objetivos de Desenvolvimento do Milênio da Organizações das Nações Unidas (ODS/ONU). Ainda assim, entre 2006 e 2015, mais de 5,2 milhões de crianças não completaram essa fase indo a óbito antes. 

As pesquisadoras associadas ao Cidacs/Fiocruz Bahia, Dandara Ramos e Nívea Bispo, lideram o estudo, e Dandara explica como obteve os resultados. Ramos explica que criou um estudo em que comparou dois grupos, os que recebiam o benefícios, e aqueles que estavam em condições semelhantes de pobreza, número de filhos, mas seja por falta de um documento, por preencher o documento de forma inadequada ou porque possuem uma renda de até 20 ou 30 reais a mais não foram contempladas.  Comparando os dois, ela pôde avaliar o impacto da transferência de renda. 

“Esse artigo é parte de um grande projeto do Cidacs/Fiocruz Bahia dedicado a avaliar o impacto de políticas sociais na saúde materno-infantil. Aqui, nosso foco foi dedicado ao impacto do PBF na sobrevivência de crianças entre 1 e 4 anos de idade. Para conseguir analisar o impacto do programa foi preciso aplicar o que chamamos de métodos quase-experimentais, com isso conseguimos balancear as diferenças entre os grupos ao ponto de garantir que qualquer diferença na mortalidade das crianças beneficiárias e não beneficiárias fosse resultado do PBF, e não de outras diferenças ou vieses entre esses grupos”. 

Um recorte importante do estudo foi analisar se o efeito do programa era o mesmo em subgrupos específicos. “O que encontramos foi um efeito maior do programa entre crianças nascidas prematuras, logo mais vulneráveis e sob maior risco de mortalidade, o que indica que receber a renda condicionada e a maior proximidade com os serviços de saúde ocasionada pelo PBF é ainda mais intensa para crianças prematuras que recebem do que aquelas que não recebem o benefício”, destacou Ramos. O mesmo resultado foi encontrado para crianças pretas, dentre as quais o impacto do PBF foi mais intenso do que para a população geral e do que para crianças pretas não beneficiárias. “Um achado muito importante, considerando os conhecidos impactos negativos do racismo na saúde da população negra no Brasil”, lembra a pesquisadora. 

Por anos, a mortalidade infantil foi um problema muito evidente no país, evidenciando desafios para o desenvolvimento e enfrentamentos das iniquidades em saúde – conceito utilizado para definir mortes e doenças evitáveis. Com essa redução, o Brasil segue desde o final dos anos 1990 em um percurso de redução da mortalidade que é, conforme atestam os dados, impulsionado com programas de transferência de renda, como o Bolsa Família.  

A inovação por trás do estudo: o Cadastro Único e Big Data

O Cadastro Único (CadÚnico) é um  cadastro populacional para a obtenção de benefícios sociais no Brasil e existe desde 2006. Lá estão informações de mais de 117 milhões de brasileiros.  Esses  dados foram coletados quando um(a) cidadã (o) busca um benefício social, seja ele o Bolsa Família, Minha Casa, Minha Vida, e outros 23 programas sociais integravam o cadastro até 2019.

 No Cidacs, esse cadastro é matéria prima para os estudos da Coorte de 100 Milhões de Brasileir@s. Uma Coorte é um conjunto de informações para estudos ao longo do tempo, que em Saúde Coletiva, se denomina estudo longitudinal. Para que a pesquisadora Dandara Ramos pudesse ter acesso a esses dados, o Cidacs conseguiu a concessão do antigo Ministério do Desenvolvimento Social (MDS), e  nossos cientistas de dados elaboraram os conjuntos de dados,  denominados tecnicamente de datasets, de acordo com as variáveis (informações) que a pesquisa demanda para responder as perguntas.

Robespierre Pita, criador do primeiro algoritmo de integração do Cidacs, explica o desafio para compor a linha do tempo que serve de eixo para as análises da Coorte não foi pequeno, trata-se do resultado de inúmeras inovações, pois não existe outro estudo com amostra tão robusta. Para cada indivíduo no CadÚnico, existem 200 colunas de informações. Ou seja, entra-se na ordem dos bilhões os registros a serem considerados e é pra isso que se convoca estratégias de big data. “Essas bases são administrativas, ou sejam, não foram feitas para a pesquisa e por isso precisam passar por uma fase de preparação”, explica o pesquisador.

Os profissionais do Núcleo de Produção de Dados (NPD) têm que lidar com o fato de que a cada nova versão e atualização do Cadastro Único, surgem novas variáveis, novas formas de preenchimento de uma mesma informação. Como criar uma linha contínua quando quantidade de colunas e linhas vão mudando e ganhando nomes diferentes? Foi preciso fazer seleções, excluir, definir o que realmente era importante e assim harmonizar as bases.

Parece muito técnico? É que para saber se um programa social impacta ou não na incidência de doenças ou mesmo num desfecho como a morte, é necessário fazer esse alinhamento ao longo do tempo. E assim saber contar a história das Donas Marias, dos seus filhos e netos, que ao longo do tempo precisaram de benefícios sociais. E eis que surge um novo desafio: nesse período, o beneficiário pode ter sido empregado e deixou de receber e ficou fora do programa. Portanto, trata-se de uma coorte dinâmica, esses indivíduos se separam, empregam-se, ganham novos filhos, netos, casam-se. “Tudo isso tem que ser considerado em um estudo de observação longitudinal”, explica Pita. 

Ramos D, da Silva NB, Ichihara MY, Fiaccone RL, Almeida D, Sena S, et al. (2021) Conditional cash transfer program and child mortality: A cross-sectional analysis nested within the 100 Million Brazilian Cohort. PLoS Med 18(9): e1003509. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003509