One in four Indian births is now by caesarean section: a state-level analysis of public–private sector differences and ecological drivers using NFHS-6 (2023– 24)

Resumo Técnico: Análise em Nível Estadual das Taxas de Cesariana na Índia (NFHS-6)

Definição do Problema
A taxa de cesariana (CS) na Índia escalou de 21,5% durante a pesquisa NFHS-5 (2019–21) para 27,2% no NFHS-6 (2023–24). Este número está agora 82% acima do teto ideal de nível populacional de 15% estabelecido pela Organização Mundial da Saúde (OMS). Embora pesquisas anteriores tenham vinculado os excessos do setor privado a incentivos financeiros e regulação fraca, nenhum estudo publicado utilizou os dados recém-lançados do NFHS-6 para mapear as taxas de CS em todos os 36 estados e territórios da união (UTs) da Índia. Além disso, houve uma carência de análise em relação ao "hiato entre os setores público e privado" e a identificação de determinantes ecológicos que impulsionam essas taxas em nível estadual.

Metodologia
Este estudo é uma análise transversal ecológica utilizando fichas estaduais publicamente disponíveis do NFHS-6 (2023–24).

• Fonte de Dados: Dados estaduais de 35 estados/UTs (o agregado nacional foi excluído da regressão).
• Desfecho Primário: Taxa de CS estadual global (% de partos institucionais).
• Desfechos Secundários: Taxa de CS do setor privado, taxa de CS do setor público e o Índice de Cuidado Impulsionado pelo Mercado (MDCI), definido como a razão entre a taxa de CS do setor privado e a taxa de CS do setor público ($MDCI = I.39 \div I.40$).
• Preditores: Quatro variáveis ecológicas foram examinadas:
  1. Cobertura de seguro de saúde (% de domicílios).
  2. Escolaridade das mulheres (% de mulheres de 15–49 anos com $\ge$10 anos de escolaridade).
  3. Proporção de partos institucionais em instalações públicas.
  4. Taxa de Fertilidade Total (TFR).
• Análise Estatística:
  • Correlação: Foram utilizadas correlações de postos de Spearman para avaliar associações pareadas, com um limiar de significância ajustado por Bonferroni de $p < 0,0125$ para controlar múltiplos testes.
  • Regressão: A regressão múltipla de Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) com erros padrão robustos HC3 foi empregada para modelar as taxas de CS em nível estadual. Dois modelos parcimoniosos foram construídos para evitar o sobreajuste (overfitting) dado o tamanho da amostra ($n=35$):
    • Modelo 1: Seguro de saúde + Participação de partos em instalações públicas.
    • Modelo 2: Educação das mulheres + TFR.
  • Software: As análises foram realizadas utilizando Python 3.12.

Principais Contribuições

1. Mapeamento Abrangente: O estudo fornece a primeira documentação em nível estadual das taxas de CS para todos os 35 estados/UTs que reportam dados utilizando o NFHS-6.
2. Introdução do MDCI: Introduz o Índice de Cuidado Impulsionado pelo Mercado (MDCI) como uma medida composta para quantificar a divergência entre as taxas de CS dos setores privado e público. Os autores observam que o MDCI é sensível a denominadores baixos no setor público e deve ser interpretado juntamente com as taxas absolutas.
3. Preditores Ecológicos: O estudo identifica e quantifica os impulsionadores ecológicos das taxas de CS estaduais, distinguindo entre fatores de demanda (educação) e fatores estruturais (acesso setorial).

Resultados

• Tendências Nacionais: A taxa nacional de CS aumentou 5,7 pontos percentuais (aumento relativo de 26,5%) em aproximadamente cinco anos. A taxa nacional do setor privado é de 54,1%, comparada a 16,9% nos hospitais governamentais, resultando em um MDCI nacional de 3,20.
• Variabilidade Estadual: As taxas variaram de 6,4% (Meghalaya) a 62,2% (Telangana). Quatro estados (Telangana, Andhra Pradesh, Sikkim, Jammu & Kashmir) excederam 50%. Apenas três estados (Nagaland, Mizoram, Meghalaya) situaram-se dentro da faixa ideal da OMS de 10–15%.
• Divergência Setorial (MDCI):
  • MDCI Alto (Inequidade): Estados como Bihar (MDCI 18,26) e Jharkhand (MDCI 8,87) exibiram lacunas massivas onde os hospitais privados realizaram cesarianas em taxas de 8 a 18 vezes superiores às das instalações governamentais. Nestas regiões, o acesso à CS é efetivamente uma mercadoria privada.
  • MDCI Baixo (Medicalização Sistêmica): Estados como Kerala (MDCI 1,08) mostraram altas taxas de CS em ambos os setores, indicando uma "equidade no excesso".
  • Telangana/Andhra Pradesh: Estes estados mostraram altas taxas gerais, mas MDCI mais baixo (1,74), sugerindo uma medicalização de todo o sistema em vez de apenas o excesso do setor privado.
• Modelagem Preditiva:
  • Educação das Mulheres: O preditor mais forte das taxas de CS estaduais. Uma correlação de Spearman de $\rho = +0,532$ ($p=0,001$) e um coeficiente OLS de $\beta = +0,377$ ($p=0,0001$) indicam que para cada aumento de 1 ponto percentual de mulheres com $\ge$10 anos de escolaridade, a taxa de CS do estado aumenta em 0,377 pontos percentuais.
  • Taxa de Fertilidade Total (TFR): Inversamente correlacionada com as taxas de CS ($\rho = -0,428$, $p=0,010$). No Modelo 2, a TFR explicou uma parte significativa da variância, com um coeficiente de $\beta = -12,101$ ($p=0,035$).
  • Fatores Não Significativos: A proporção de partos em instalações públicas e a cobertura de seguro de saúde não mostraram correlação significativa com as taxas de CS estaduais.
  • Desempenho do Modelo: O Modelo 2 (Educação + TFR) explicou 30,7% da variância nas taxas de CS em nível estadual ($R^2 = 0,307$).

Significância e Alegações
O artigo afirma que a escolaridade das mulheres é o preditor ecológico dominante das taxas de CS em nível estadual na Índia, refletindo uma "medicalização do lado da demanda", onde mulheres instruídas são mais receptivas a recomendações médicas, potencialmente impulsionando a cesariana eletiva.

O estudo destaca uma crise de equidade mascarada por estatísticas agregadas. Em estados de alta fertilidade e baixa renda (estados EAG), as baixas taxas de CS gerais não indicam necessariamente cuidados apropriados; pelo contrário, frequentemente refletem uma grave subprovisão no setor público, onde a CS é acessível apenas como uma mercadoria privada (MDCI alto). Por outro lado, nos estados do sul, com baixa fertilidade, as altas taxas de CS refletem uma medicalização de todo o sistema.

Os autores concluem que as intervenções políticas devem ir além de simplesmente direcionar os partos para instalações públicas. Em vez disso, propõem:

1. Auditorias obrigatórias de CS usando a classificação de Robson em hospitais privados.
2. Condicionar o reembolso do PMJAY (Ayushman Bharat) à documentação de indicações clínicas.
3. Ampliar a iniciativa LaQshya com metas específicas de redução de CS.
4. Campanhas de educação pré-natal direcionadas a estados de alta CS e alta escolaridade.

Limitações e Modéstia
Os autores declaram explicitamente que estes achados são ecológicos e não implicam relações causais ao nível individual. A associação positiva entre educação e taxas de CS pode capturar o desenvolvimento mais amplo, urbanização e dependência do setor privado, em vez de apenas a educação isoladamente. O estudo reconhece limitações, incluindo dados autorrelatados, a incapacidade de avaliar indicações médicas a partir dos dados do NFHS, e o potencial para variáveis de confusão não mensuradas (ex: densidade de obstetras, concentração de hospitais privados). O MDCI é apresentado como uma ferramenta de monitoramento descritiva, e não como uma métrica causal validada.