Resumen
Este trabajo tiene como objetivo analizar las condiciones que afectan la probabilidad de que un municipio brasileño alcance el ODM4, considerando el período 2000 a 2015. Para esto, se utilizó el modelo espacial Probit, con estimaciones regionales. Se observó que los municipios que alcanzaron el ODM 4 en 2015 avanzaron, con heterogeneidad en todo el país. Con respecto a lo que afecta la probabilidad de alcanzar el ODM4, se encontró un efecto negativo para el analfabetismo femenino, la fertilidad y la desigualdad de ingresos, con un efecto espacial de estas variables. Además, el PSF contribuyó positivamente al logro del ODM4 por parte del municipio.
Citas
Almeida, Wanessa (2016), “Estimação da mortalidade infantil nos municípios brasileiros”, tese de doutorado, Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Rio de Janeiro.
Almeida, Eduardo (2012), Econometria espacial aplicada, Campinas, Editora Alínea.
Almeida, Marcia; Alencar, Gizelton; Schoeps, Daniela; Novaes, Hillegonda; Campbell, Oona e Rodrigues, Laura (2011), “Sobrevida e fatores de risco para mortalidade neonatal em uma coorte de nascidos vivos de muito baixo peso ao nascer, na região sul do Município de São Paulo, Brasil”, Cadernos de Saúde Pública, 27 (6), Rio de Janeiro, Fundação Oswaldo Cruz, pp. 1088-1098.
Arntzen, Annett; Nybo Andersen, Anne Marie (2004), “Social determinants for infant mortality in the nordic countries, 1980-2001”, Scandinavian Journal of Public Health, 32 (5), Trondheim, Sage Publications, pp. 381-389.
Atlas do Desenvolvimento no Brasil (2010), “Atlas Brasil - Indicadores”, Brasília, PNUD/IPEA/FJP, <https://acortar.link/DCMCjW>, 20 de janeiro de 2020.
CDC (Centers for Disease Control and Prevention) (2021), “CDC”, Washington, D.C, Department of Health & Human Services, <https://bityli.com/86Fpt>, 28 de maio de 2021.
Christiaensen, Luc e Alderman, Harold (2004), “Child malnutrition in Ethiopia: Can maternal knowledge augment the role of income?”, Economic Development and Cultural Change, 52 (2), Chicago, The University of Chicago, pp. 287-312.
DATASUS (Departamento de Informática do SUS) (2015), “TABNET DATASUS”, Brasília, Ministério da Saúde, <https://bityli.com/Yuowa9>, 4 de março de 2020.
Duarte, Cristina Maria (1992), “Quality of life and health indicators: aspects of infant mortality in the state of Rio de Janeiro and its regions”, Cadernos de Saúde Pública, 8 (4), Rio de Janeiro, Fundação Oswaldo Cruz, pp. 414-427.
Fuentes, Christian; Sánches-Val, Mariluz e Hernández, Fernando (2016), “La proximidad geográfica en el contagio del fracaso empresarial en la pyme: una aplicación empírica con el modelo Probit espacial”, Estudios de Economía Aplicada, 34 (3), Almería, Universidad de Almería, pp. 629-648.
Guimarães, Tânia Maria; Alves, João e Tavares, Márcia (2009), “Impacto das ações de imunização pelo Programa Saúde da Família na mortalidade infantil por doenças evitáveis em Olinda, Pernambuco, Brasil”, Cadernos de Saúde Pública, 25 (4), Rio de Janeiro, Fundação Oswaldo Cruz, pp. 868-876.
IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) (2010), “IBGE –Censo Demográfico”, Rio de Janeiro, Ministério da Economia, <https://bityli.com/s9ZCqj>, 4 de março de 2020.
IPEA (Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada e Secretaria de Planejamento e Investimentos Estratégicos) (2014), Objetivos de Desenvolvimento do Milênio: Relatório Nacional de Acompanhamento, Brasília, IPEA/MP/SPI, <https://bityli.com/nzXOa>, 20 de setembro de 2019.
Knorr-Held, Leonhard e Besag, Julian (1998), “Modelling risk from a disease in time and space”, Statistics in Medicine, 17 (18), New Jersey, John Wiley & Sons Inc, pp. 2045-2060.
Lee, Hyun-Hoon; Lee, Suejin; Lim, Jae-Young e Park, Cyn-Young (2016), “Effects of food price inflation on infant and child mortality in developing countries”, The European Journal of Health Economics, 17 (5), Berlim-Heilderberg, Springer Science Business Media, pp. 535-551.
Lesage, James e Pace, Kelley (2009), Introduction to spatial econometrics, Boca Raton, CRC Press/Taylor & Francis Group.
Lima, Jaqueline; Marchezoni, Alexandre; Segri, Neuber; Zavala, Arturo e Akiko, Olga (2017), “Estudo de base populacional sobre mortalidade infantil”, Ciência & Saúde Coletiva, 22 (3), Rio de Janeiro, ABRASCO, pp. 931-939.
Luc Anselin (2019), “Geoda”, 1.14.0.24, Chicago, University of Chicago. McDonald, Jill; Brantley, Lindsey e Paulozzi, Leonard (2018), “Mortality, ethnicity, and urbanization among children aged 1-4 years on the US-Mexico border”, Public Health Reports, 133 (5), Washington D.C., Office of the Surgeon General, pp. 593-600.
ONU (Organização das Nações Unidas) (2000), “Declaração do Milênio”, Nova Iorque, 6 a 8 de setembro de 2020, Lisboa, ONU, <https://bityli.com/8A8ObV>, 4 de setembro de 2019.
Papoila, Ana; Riebler, Andrea; Amaral-Turkman, Antónia; São-João, Ricardo; Ribeiro, Conceição; Geraldes, Carlos e Miranda, Ana (2014), “Stomach cancer incidence in Southern Portugal 1998-2006: a spatio-temporal analysis”, Biometrical Journal, 56 (3), Weinheim, Wiley-VCH, pp. 403-415.
Qgis (Quantum Geographical Information System) (2019), “QGIS”, 2.18, San Francisco, QGIS Development Team.
Reidpath, Daniel e Allotey, Pascale (2003), “Infant mortality rate as an indicator of population health”, Journal of Epidemiology & Community Health, 57 (5), Londres, BMJ Publishing Group, pp. 344-346.
Santos, Anderson Moreira Aristides; Tejada, Cesar Augusto Oviedo e Ewerling, Fernanda (2012), “Os determinantes socioeconômicos do estado de saúde das crianças do Brasil rural”, Revista de Economia e Sociologia Rural, 50 (3), Piracicaba, Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural, pp. 473-492, <https://bityli.com/RGWe3t>, 14 de julho de 2019.
Santos, Daniela; Dubeux, Luciana; Frias, Paulo; Vanderlei, Lygia e Vidal, Suely (2003), “Avaliação normativa da ação programática imunização nas equipes de saúde da família de Olinda, Estado de Pernambuco, Brasil, em 2003”, in VI Congresso Brasileiro de Epidemiologia, Livro de Resumos [CD-ROM], ABRASCO, Olinda.
Shin, Hwashin Hyun; Burnett, Richard; Stieb, David M. e Jessiman, Barry (2009), “Measuring public health accountability of air quality management”, Air Quality, Atmosphere & Health, 2, Nova Iorque, Springer Science Business Media, pp. 11-20.
Silva, Anamaria Cavalcante e; Grisi, Sandra e Campos, Jocileide (2004), “O impacto do PSF no Município de Sobral - Ceará: uma análise da evolução da saúde das crianças menores de cinco anos de idade no período de 1995-2002”, VI Congresso Brasileiro de Epidemiologia, Livro de Resumos [CD-ROM], Olinda, ABRASCO.
Silva, Tiago José (2016), “Os determinantes socioeconômicos da mortalidade infantil nos anos de 2000 e 2010: evidências empíricas para os municípios pernambucanos”, Perspectivas online: Humanas & Sociais Aplicadas, 6 (17), Campos Dos Goytacazes, Institutos Superiores de Ensino do Censa, pp. 1-13.
Ssewanyana, Sarah e Younger, Stephen (2008), “Infant mortality in Uganda: determinants, trends, and the Millennium Development Goals”, Journal of African Economies, 17 (1), Oxford, Oxford University Press, pp. 34-61.
R Studio (2018), “R Studio”, 3.5.1, Boston, The R Foundation for Statistical Computing.
The World Bank (2021), “DataBank”, Washington, D.C, World Bank Group, <https://acortar.link/WMR0c0>, 28 de maio de 2021.
UNICEF (United Nations Children’s Fund) (2015), Levels & Trends in Child Mortality, New York, UNICEF, <https://bityli.com/Sm3j7c>, 20 de setembro de 2019.
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