Gestational risk classification based on maternal death profile 2008-2013: an experience report from the municipality of Porto Seguro, Bahia, Brazil

Epidemiol Serv Saude. 2019 Dec 2;28(3):e2018491. doi: 10.5123/S1679-49742019000300012. eCollection 2019.
[Article in English, Portuguese]

Abstract

Objective: to portray the creation of a gestational risk classification based on the profile of maternal deaths in a municipality where the rate of these deaths is high, and its use in prenatal care.

Methods: the profile was prepared using records of maternal deaths that occurred between 2008 and 2013, considering age, schooling, race/skin color, place of residence, pre-existing disease, reproductive history.

Results: maternal death was most frequent in women of brown/black skin color, aged 30-39, with low schooling, living in socially vulnerable districts and with heart disease as the main pre-existing disease; gestational risk was classified based on this profile, whereby points (1-3) were assigned to each lowest/highest frequency and care priorities (P) were defined - PI=regular risk (4-9pt: routine consultation/examination), PII=high risk (10-16pt: reduce waiting time for consultation/examination by 50%), and PIII=very high Risk (≥17pt: access to consultation/examination within 7 days).

Conclusion: the new classification improved healthcare professionals' awareness of determinants surrounding maternal death and the need to prioritize access to prenatal care according to risk.

Objetivo: retratar a criação de uma classificação de risco gestacional baseada no perfil dos óbitos maternos em município com alta ocorrência, e sua utilização no pré-natal.

Métodos: o perfil foi elaborado utilizando-se fichas de óbitos maternos ocorridos em 2008-2013, considerando-se idade, escolaridade, raça/cor da pele, residência, doença preexistente e história reprodutiva.

Resultados: o óbito materno foi mais frequente entre pardas/pretas, 30-39 anos de idade, baixa escolaridade, residência em distritos vulneráveis e doença cardíaca como principal patologia preexistente; o risco gestacional foi classificado a partir desse perfil, atribuindo-se pontos (1-3) para cada menor/maior frequência e definindo prioridades (P) assistenciais - PI=risco habitual (4-9pt: rotina para consultas/exames), PII=risco alto (10-16pt: reduzir tempo de espera para consultas/exames em 50%) e PIII=risco muito alto (≥17pt: acesso a consultas/exames em até 7 dias).

Conclusão: a nova classificação sensibilizou os profissionais quanto aos determinantes envolvidos nesses óbitos e à necessidade de priorizar o acesso ao pré-natal conforme o risco.

Objetivo: retratar la creación de clasificación de riesgo gestacional basada en el perfil de óbitos maternos en un municipio con alta incidencia y su utilización en el prenatal.

Métodos: el perfil fue elaborado analizando fichas de óbitos maternos ocurridos entre 2008-2013, considerando edad, escolaridad, raza/color de piel, domicilio, enfermedad preexistente, historia reproductiva.

Resultados: el óbito materno fue mas frecuente en pardas/negras, entre 30-39 años, con baja escolaridad, residentes en distritos socialmente vulnerables y con cardiopatía preexistente; el riesgo gestacional se clasificó a partir del perfil, designando puntos (1-3) para cada menor/mayor frecuencia e definiendo prioridades (P) asistenciales - PI=riesgo habitual (4-9pt: rutina para consultas/exámenes), PII=alto riesgo (10-16pt: tiempo de espera reducido 50% para consultas/exámenes) y PIII= muy alto riesgo (≥17pt: acceso a consultas/exámenes en máximo 7 días).

Conclusión: la nueva clasificación sensibilizó a los profesionales sobre los determinantes relacionados con esas muertes y la necesidad de dar prioridad al acceso a la atención prenatal considerando el riesgo.

MeSH terms

  • Adolescent
  • Adult
  • Brazil / epidemiology
  • Female
  • Health Services Accessibility
  • Humans
  • Maternal Death / statistics & numerical data*
  • Maternal Mortality / trends*
  • Pregnancy
  • Pregnancy Complications / epidemiology*
  • Prenatal Care / statistics & numerical data
  • Risk Factors
  • Young Adult