Dados do Trabalho

Título

Abordagem baseada em machine learning e clustering para análise das coberturas vacinais contra poliomielite em menores de 1 ano no Brasil

Objetivo (s)

Identificar os fatores relacionados à meta de cobertura vacinal contra poliomielite em menores de 1 ano e compreender padrões de agrupamento no Brasil.

Material e Métodos

Estudo ecológico com dados do Sistema de Informação do Programa Nacional de Imunizações, com análise de variáveis socioeconômicas e cobertura de Estratégia Saúde da Família (ESF). As coberturas vacinais (CV) contra poliomielite nos 5.570 municípios brasileiros, em 2022, foram categorizadas em 1 (< 95%) e 0 (≥ 95%), pelo corte da meta de vacinação. Como variáveis preditoras foram analisados indicadores socioeconômicos (2010) e cobertura de ESF (2021), por meio de modelos de florestas aleatórias e regressão logística. Os agrupamentos foram identificados pelo método de agrupamento hierárquico aglomerativo.

Resultados e Conclusão

Foram identificados seis clusters, de acordo considerando as variáveis relacionadas à meta de CV de poliomielite em menores de 1 ano (taxa de urbanização, população com baixa renda (%), taxa de desemprego, coeficiente de Gini e cobertura de ESF), na etapa de clusters também foi inserida a variável proporção de domicílios com saneamento inadequado. Os clusters um (590 municípios), dois (1.598 municípios) e três (14 municípios) apresentaram CV médias de 90,1%, 87,2% e 86,6% respectivamente, caracterizando-se por clusters menos urbanizados com altas médias de proporção de saneamento inadequado. Os clusters quatro (54 municípios), cinco (460 municípios) e seis (2.854 municípios) apresentaram CV médias de 86,6%, 82,8% e 86,3%, estes apresentam melhores condições socioeconômicas e de saneamento, os dois últimos são os clusters mais urbanizados. Alguns clusters foram caracterizados por piores condições socioeconômicas. Todos os seis clusters apresentaram médias de CV abaixo da meta, considerando características socioeconômicas e ambientais, que é relevante para a infecção por poliomielite. A metodologia aplicada poderá apoiar decisões oportunas e eficazes através do monitoramento das CV em cenários de maior vulnerabilidade.

Palavras-chave

epidemiologia, poliomielite, imunização, machine learning.