Milhões de crianças não estão sendo vacinadas no mundo: ferramentas de mapeamento podem ajudar a localizá-las

Em todo o mundo, cerca de 13,5 milhões de crianças nunca receberam nenhuma vacina. Essas crianças são conhecidas como "crianças com zero doses". Alcançá-las é fundamental para a Agenda de Imunização 2030, uma iniciativa global para garantir que todas pessoas tenham acesso às vacinas de que precisam. A Gavi, uma aliança internacional em prol da vacinação, construiu uma estratégia com o objetivo de identificá-las e alcançá-las.

E alcançar estas crianças com zero doses deve começar por saber onde elas estão: colocando-as em um mapa.

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Geógrafos oferecem um ponto de partida para isso - a primeira lei da geografia é que objetos mais próximos uns dos outros são mais semelhantes do que aqueles mais distantes. Esse princípio sustenta a saúde geoespacial, que estuda como o local onde as pessoas vivem influencia sua saúde. Se sabemos algo sobre um lugar, muitas vezes podemos inferir o mesmo sobre seus lugares vizinhos. Isso inclui quantas crianças não vacinadas vivem em áreas que as pesquisas ainda não alcançaram.

Fazemos parte da equipe REACH-OUT, um projeto que visa desenvolver estratégias eficientes de baixo custo para fornecer vacinas a crianças que ainda não receberam nenhuma dose. Nossa especialização inclui epidemiologia espacial, economia da saúde e ciência da implementação.

Em um estudo recente, avaliamos como os dados e métodos geoespaciais estão sendo utilizados para identificar crianças sem nenhuma dose de vacina e onde estão as lacunas. Analisamos 102 estudos em 68 países de baixa e média-baixa renda, onde, de acordo com estimativas da OMS e do UNICEF sobre cobertura vacinal, estão mais de 80% das crianças sem nenhuma dose do mundo.

Nossas descobertas mostram que abordagens geoespaciais estão sendo aplicadas na modelagem da cobertura vacinal infantil. Poucas delas, no entanto, focam especificamente em crianças sem nenhuma dose. Para alcançá-las, são necessários dados mais completos e interligados, além de ferramentas nas mãos daqueles que estão mais próximos das crianças.

O que fica oculto nas médias

Um país pode apresentar uma alta cobertura vacinal geral e, ainda assim, ocultar pequenos focos de crianças sem nenhuma dose.

Por exemplo, de acordo com as Pesquisas Demográficas e de Saúde do Quênia (2022) em nível nacional, apenas 2,1% das crianças com idades entre 12 e 23 meses não receberam nenhuma dose. Mas, em nível de municipalidade, a situação é diferente. Duas municipalidades, Mandera e Garissa, registraram prevalência de crianças sem nenhuma dose acima de 36%.

O mapeamento em alta resolução é uma forma de identificar crianças sem nenhuma dose que continuam expostas a doenças evitáveis. Mas isso requer, primeiro, definir quem é considerado sem nenhuma dose.

Existem duas definições:

Na primeira, a Gavi define uma criança com "zero dose" como aquela que não recebeu única dose de qualquer vacina. Essa definição é muito rígida e, muitas vezes, difícil de ser colocada em prática devido à falta de dados adequados. Levantamentos são realizados apenas a cada três a cinco anos, enquanto os dados de rotina das unidades de saúde não vinculam os registros a crianças específicas, dificultando o rastreamento das crianças que precisam de assistência.

Já na segunda, crianças com zero doses são consideradas aquelas que não receberam a primeira dose da vacina contra difteria, tétano e coqueluche (DTP1) até seu primeiro aniversário. A DTP1 é recomendada às seis semanas de vida, marcando o primeiro contato de uma criança com um sistema de imunização de rotina. Ela também é amplamente administrada e relatada rotineiramente por meio dos sistemas nacionais de imunização, permitindo a comparação da incidência de crianças sem nenhuma dose entre países.

A diferença entre as populações abrangidas pelas duas definições, no entanto, é grande: globalmente, a primeira definição identifica quase o dobro de crianças com zero doses que a segunda. Portanto, a quantidade de crianças sem nenhuma dose em um país (e a estratégia para alcançá-las) vai variar dependendo da definição utilizada.

Crianças com zero dose costumam ser as mais difíceis de alcançar. Elas se concentram em contextos marginalizados - áreas rurais remotas, zonas de conflito, assentamentos urbanos informais e famílias migrantes e itinerantes - principalmente em países de renda baixa e média-baixa. Encontrá-las exige mais do que saber quais localidades têm baixa cobertura vacinal; significa localizar os assentamentos e os domicílios onde elas vivem.

Um campo em expansão, mas um quadro desigual

A modelagem geoespacial para a cobertura vacinal infantil está avançando rapidamente. A maioria dos estudos que analisamos foi publicada após 2022. A base de evidências, no entanto, ainda é escassa. Apenas um em cada cinco estudos abordou especificamente crianças com zero doses; a maioria examinou a cobertura de imunização de rotina de forma mais ampla.

As evidências também apresentam um viés geográfico, já que a maioria dos estudos provinha de apenas três países: Nigéria, Etiópia e Índia. Alguns países, incluindo aqueles com um grande número de crianças sem nenhuma dose, como Sudão e Iêmen, tiveram representação mínima. Isso reflete disparidades mais amplas na capacidade de pesquisa em saúde global e na definição de prioridades.

A qualidade do modelo depende da qualidade dos dados

Uma de nossas conclusões mais claras foi a enorme dependência de dados de pesquisas domiciliares. Dados de imunização de rotina provenientes de unidades de saúde, coletados continuamente por meio de sistemas como o DHIS2 - uma plataforma digital de código aberto amplamente utilizada ao redor do mundo para coletar, gerenciar e analisar dados de rotina de unidades de saúde - raramente foram utilizados.

As pesquisas são valiosas, mas limitadas. Elas são realizadas a cada três a cinco anos, representando um instantâneo no tempo. São projetadas para estimativas nacionais ou regionais, e não para identificar bolsões de crianças não vacinadas.

Além disso, os dados de rotina coletados continuamente no nível das unidades de saúde oferecem maiores detalhes locais podem estar comprometidos por relatórios incompletos e estimativas pouco confiáveis sobre quantas crianças são elegíveis para vacinação.

Os estudos que analisamos frequentemente não representavam justamente as crianças com maior probabilidade de ficarem de fora da vacinação. Poucos abordaram comunidades afetadas por conflitos, grupos nômades, refugiados, migrantes transfronteiriços ou moradores de favelas urbanas. Essas populações têm maior probabilidade de morar longe de unidades de saúde, se deslocar com frequência ou depender de serviços facilmente interrompidos. Um modelo que não considere dados sobre afastamento geográfico ou conflitos não consegue estimar o número de crianças afetadas por esses fatores. Assim, as crianças que mais precisamos encontrar são justamente aquelas que os dados menos conseguem identificar.

Métodos também são tão importantes quanto os dados. Mais da metade dos estudos se baseou em métodos mais simples, como agrupamento e análise de pontos críticos. Essas metodologias mostram onde crianças sem nenhuma dose foram contabilizadas, mas não quantas vivem em locais onde a pesquisa não chegou. Apenas alguns poucos utilizaram métodos geoestatísticos, que integram diferentes tipos de informação para prever onde é provável que existam lacunas na vacinação.

E agora?

Três medidas fariam a maior diferença.

Primeiro, combinar os pontos fortes dos dados de pesquisas e dos dados de rotina. Cada um captura apenas parte do quadro. Juntos, eles podem mostrar onde as crianças estão sendo perdidas pelos sistemas de imunização de rotina. Mas ambos precisam ser fortalecidos. As pesquisas são financeiramente frágeis, atualmente sustentadas por um subsídio de emergência após seu financiamento entrar em colapso como parte da turbulência mais ampla no financiamento global de saúde após os presidente dos EUA, Donald Trump, determinar o fechamento definitivo da Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID). Já os dados de rotina devem ser reformulados para acompanhar crianças individualmente, em vez de totais mensais, e combinados com estimativas mais precisas sobre quantas crianças cada unidade de saúde deveria atender.

Em segundo lugar, fornecer aos modelos as informações que lhes faltam. Atender crianças em zonas de conflito, assentamentos informais ou em deslocamento significa fornecer aos modelos informações sobre conflitos, deslocamentos e quão remotas são as localidades onde se encontram. Algumas dessas informações já existem em bancos de dados de eventos de conflito, rastreamento de deslocamentos e mapas de satélite de assentamentos.

Em terceiro lugar, é preciso desenvolver capacidade para gerar e utilizar esses mapas onde a carga de trabalho é elevada. Os mapas mais importantes virão das pessoas nos países mais afetados: pesquisadores, profissionais de saúde e líderes comunitários.

Ann Muthoni Njogu recebe financiamento da União Europeia no âmbito da Empresa Comum Global Health EDCTP3 (GH EDCTP3 JU) — Acordo de Subvenção nº 101159477. As visões e opiniões aqui expressas são, no entanto, exclusivamente dos autores e não refletem necessariamente as da União Europeia ou da GH EDCTP3. Nem a União Europeia nem a autoridade concedente podem ser responsabilizadas por elas.

O trabalho foi financiado pela União Europeia no âmbito da Empresa Comum Global Health EDCTP3 (GH EDCTP3 JU) — Acordo de Subvenção nº 101159477. As visões e opiniões expressas são, no entanto, exclusivamente dos autores e não refletem necessariamente as da União Europeia ou da GH EDCTP3. Nem a União Europeia nem a autoridade financiadora podem ser responsabilizadas por elas. Peter Macharia recebe financiamento do Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek (FWO), da Bélgica, no âmbito de uma bolsa de pós-doutorado sênior (número da concessão: 1201925N).

Carlo Federici não presta consultoria, trabalha, possui ações ou recebe financiamento de qualquer empresa ou organização que poderia se beneficiar com a publicação deste artigo e não revelou nenhum vínculo relevante além de seu cargo acadêmico.