Maternal-Neonatal Synchronization in the Global Burden of Infection and Sepsis: Evidence from GBD 2021 and Projections to 2050

Resumo Técnico: Sincronização Materno-Neonatal na Carga Global de Infecção e Sepse

Declaração do Problema
A sepse materna e outras infecções maternas (MMSIs) e a sepse neonatal e outras infecções neonatais (MNIs) continuam sendo causas principais de morbidade e mortalidade evitáveis globalmente, particularmente em países de baixa e média renda. Embora a Organização Mundial da Saúde tenha solicitado esforços acelerados para reduzir essas mortes até 2030, há uma falta de avaliação abrangente sobre as tendências epidemiológicas de longo prazo, a inter-relação dinâmica entre infecções maternas e neonatais e a persistência das desigualdades em saúde através de diferentes níveis de desenvolvimento socioeconômico. A literatura existente frequentemente trata essas condições de forma isolada ou carece de uma análise unificada de sua sincronização e projeções futuras.

Metodologia
Este estudo utilizou dados do estudo Global Burden of Disease (GBD) 2021, abrangendo 204 países e territórios de 1990 a 2021. A análise focou em MMSIs (classificadas sob os códigos ICD-10 O23-O23.93, O41.1-O41.93, O85-O86.89, O91-O91.23) e MNIs (B95.1, P36-P36.9, P38-P39.9).

Componentes analíticos principais incluíram:

• Análise de Tendência: Cálculo das taxas de incidência padronizadas por idade (ASIR), taxas de mortalidade (ASMR) e anos de vida ajustados por incapacidade (DALYs). As tendências temporais foram quantificadas utilizando a Variação Percentual Anual Estimada (EAPC) derivada de modelos de regressão linear.
• Sincronização e Causalidade: Para avaliar a relação dinâmica entre infecções maternas e neonatais, os autores empregaram a análise de função de correlação cruzada (CCF) e testes de causalidade de Granger em dados de séries temporais para determinar se as tendências de infecção materna predizem as tendências de infecção neonatal.
• Correlação Socioeconômica: O estudo analisou associações entre a carga da doença e o Índice Sociodemográfico (SDI), que varia de 0 a 1 com base em fertilidade, educação e renda.
• Avaliação de Desigualdade: As desigualdades em saúde foram avaliadas usando o Índice de Inclinação da Desigualdade (SII) para desigualdade absoluta e o Índice de Concentração (CI) para desigualdade relativa através dos gradientes de SDI.
• Atribuição de Fatores de Risco: O framework de Avaliação de Risco Comparativo (CRA) do GBD foi utilizado para quantificar a contribuição dos fatores de risco (ex: riscos comportamentais, desnutrição, baixo peso ao nascer) para a carga da doença.
• Projeção: Um modelo Bayesiano de Idade-Período-Coorte (BAPC) utilizando Aproximação de Laplace de Função Integrada (INLA) e processos de passeio aleatório de segunda ordem foi aplicado para projetar a carga da doença de 2022 a 2050.

Principais Resultados

• Carga Global e Tendências: Em 2021, houve aproximadamente 19,05 milhões de casos de MMSI e 3,88 milhões de casos de MNI globalmente. De 1990 a 2021, as taxas de incidência padronizadas por idade declinaram para ambas as condições (MMSIs: EAPC = −1,18; MNIs: EAPC = −0,80). No entanto, o declínio na incidência de MNIs foi mais lento do que o de MMSIs.
• Disparidade de Mortalidade: Apesar da menor incidência, as MNIs estão associadas a taxas de mortalidade substancialmente mais altas em comparação com as MMSIs. A taxa de mortalidade padronizada por idade para as MNIs declinou apenas 21,19% durante o período de estudo, comparado a um declínio de 51,09% para as MMSIs.
• Sincronização: As análises de CCF e causalidade de Granger revelaram uma sincronização temporal significativa entre as infecções maternas e neonatais. As tendências de incidência de MMSIs predizem significativamente as tendências de MNIs (causalidade de Granger P = 0,009 para incidência; P = 0,005 para taxas padronizadas por idade), com a correlação mais forte ocorrendo em um lag de 0.
• Disparidades Geográficas e Socioeconômicas: A carga da doença está desproporcionalmente concentrada em regiões de baixo SDI, especificamente na África Subsaariana e no Sul da Ásia. Existe uma correlação negativa significativa entre o SDI e as taxas de DALY para ambas as condições. Embora a desigualdade absoluta (SII) tenha diminuído, a desigualdade relativa (CI) intensificou-se para as MMSIs e persistiu para as MNIs, indicando que a carga permanece fortemente concentrada em países de baixo SDI.
• Fatores de Risco: Os principais fatores de risco atribuíveis incluem riscos comportamentais, desnutrição materna e infantil, deficiência de ferro, baixo peso ao nascer e gestação curta.
• Projeções: O modelo BAPC prevê um declínio contínuo na carga global até 2050, com reduções projetadas de 40,87% na taxa de incidência padronizada por idade das MMSIs e 50,59% na taxa de mortalidade padronizada por idade das MNIs até 2050.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que este estudo é o primeiro a revelar uma sincronização global significativa nas tendências de incidência de MMSIs e MNIs, confirmando que as tendências de infecção materna servem como um preditor para as tendências de infecção neonatal. Este achado apoia a plausibilidade biológica de que as infecções maternas (ex: colonização por Streptococcus do Grupo B) aumentam diretamente o risco de sepse neonatal e que fatores de risco compartilhados (ex: desnutrição, baixo peso ao nascer) impulsionam ambas as condições simultaneamente.

O estudo enfatiza que, embora progressos globais tenham sido feitos, disparidades regionais significativas persistem, particularmente em regiões de baixo SDI. Os autores argumentam que a persistência da desigualdade relativa e o declínio mais lento na mortalidade neonatal em comparação com a mortalidade materna destacam a necessidade de estratégias integradas de saúde materno-neonatal. Eles sugerem que as intervenções devem ser adaptadas a contextos socioeconômicos específicos, abordando contradições estruturais em regiões em desenvolvimento onde os investimentos em saúde pública podem estar defasados em relação ao crescimento populacional.

Os autores mantêm um tom modesto em relação às suas projeções, observando que o modelo BAPC assume que a exposição aos fatores de risco atuais e a eficácia das intervenções permanecerão inalteradas. Eles alertam explicitamente que ameaças emergentes, como as mudanças climáticas, a resistência antibiótica e emergências de saúde pública (ex: pandemias), poderiam reverter o progresso atual. Além disso, reconhecem limitações relativas à potencial subnotificação em países com sistemas de saúde subdesenvolvidos e à falta de dados específicos de patógenos no framework do GBD, o que limita a capacidade de estimar as contribuições específicas de diferentes patógenos.