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Cadernos de Saúde Pública

ISSN 1678-4464

36 nº.3

Rio de Janeiro, Março 2020


ARTIGO

Consequências na alimentação de crianças órfãs após a morte materna: uma investigação por meio de softwares de mineração de texto

María Esther Salazar-López, Aline Aver Vanin, Silvio César Cazella, Daniela Centenaro Levandowski

http://dx.doi.org/10.1590/0102-311X00189717


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RESUMO
Objetiva-se descrever as consequências no aleitamento e na alimentação que terão as crianças órfãs menores de cinco anos em decorrência da morte materna, aplicando-se softwares livres de mineração de texto. Estudo transversal com base em artigos publicados nos repositórios PubMed e BIREME nos temas de morte materna e crianças órfãs. Foram selecionados dez artigos publicados entre 2005 e 2015, de acesso livre, nos quais foram lidos apenas o título ou o resumo e que cumpriam com os critérios. Os arquivos de texto definiram o corpus para análise de conteúdo semiestruturado. Palavras-chave foram incluídas para a mineração. A análise do corpus foi feita com TagCrowd e Textalyser para encontrar os termos mais e menos frequentes, AntConc e Voyant Tools, para extrair palavras-chave na análise de contexto. Foram analisadas 67.642 palavras em dez textos semiestruturados. Os termos CHILDREN (827) e DEATH (821) foram os mais frequentes, e os menos frequentes foram BREASTFEEDING (10) e NUTRITION (4). Foram encontradas 44 concordâncias para o termo raiz BREAST* e 25 para a palavra NUTRITION em orações como: “crianças órfãs têm o aumento de risco de mortalidade por falta de amamentação, e são mais susceptíveis às infecções”. As sentenças de concordância apontam que a mudança no aleitamento materno conduz a uma nutrição pobre, o que deixa o recém-nascido exposto a infecções, aumentando o risco de morte. O processamento de texto com as ferramentas livres foi rápido e permitiu extrair informações úteis e compreensíveis; a análise dos dez artigos mostrou as consequências na alimentação da criança após a morte materna, tendo efeito na morbidade e mortalidade infantil.

Mortalidade Infantil; Crianças Órfãs; Aleitamento Materno; Desnutrição; Gestão da Informação


 

Introdução

Nos últimos anos, a taxa de mortalidade em crianças menores de cinco anos de idade diminuiu mais da metade. O informativo da Organização das Nações Unidas (ONU) revelou que a quantidade de mortes de crianças nessa faixa etária reduziu de 12,7 milhões no ano de 1990 para quase 6 milhões em 2015 no nível mundial 1,2. Entretanto, apesar desses avanços e da disponibilidade de tecnologias, todos os dias 15 mil crianças morrem por causas evitáveis antes de completar cinco anos de idade, sendo os primeiros 28 dias de vida o período de maior vulnerabilidade para o recém-nascido 2,3. No ano de 2016, estima-se que 2,6 milhões de bebês morreram no primeiro mês de vida, sendo estas mortes mais frequentes nos países mais pobres. Doenças transmissíveis, como infecções respiratórias agudas, pneumonia, malária, afecções diarreicas e problemas relacionados com desnutrição proteico-energética são ainda as principais causas de mortalidade infantil; as crianças malnutridas têm mais probabilidades de morrer por causa destas doenças 3,4,5.

Os estudos mostraram que bebês de 0 a 5 meses de idade que não eram amamentados tiveram maior risco (RR = 14,4) de mortalidade por todas as causas e infecções relacionadas, em comparação com bebês que foram amamentados exclusivamente (RR = 1,5) 4,6,7. Entretanto, as crianças mais velhas enfrentaram riscos de saúde e nutricionais relacionados a deficiências proteicas e baixa ingestão calórica 8. Diversos fatores relacionados à desnutrição acarretam aproximadamente 45% das mortes em crianças menores de cinco anos 2,5,9. Por outro lado, os cuidados dispensados na saúde materna são fatores determinantes na sobrevivência neonatal, haja vista que a morte da mãe aumenta substancialmente o risco de morte do filho recém-nascido 2,3,10. Em um estudo prospectivo realizado em Gâmbia, os pesquisadores encontraram que todos os nove bebês recém-nascidos que perderam suas mães no parto morreram ainda no primeiro ano de vida 10,11. Outro estudo encontrou que após a morte materna o recém-nascido teve problemas na alimentação; embora os serviços de saúde forneçam substituto gratuito do leite nos primeiros seis meses de vida, este serviço era de difícil acesso 8.

Estimativas feitas por Black et al. 6 no ano de 2004 mostraram que a amamentação subótima, especialmente quando a amamentação não é exclusiva nos primeiros seis meses de vida, resulta em 1,4 milhão de mortes, o que representa 10% da carga de doenças em crianças menores de cinco anos. Em 2011, um estudo de revisão com dados de pesquisa de 78 países com baixa e média renda nas regiões da África, da Ásia, da América Latina, do Caribe e da Oceania mostrou que o número de óbitos infantis atribuídos ao aleitamento subótimo foi de 804 mil ou 11,6% de todas as mortes em crianças menores de cinco anos de idade 12.

Há investigações sobre a diminuição da mortalidade materno-infantil e as suas principais causas, mas ainda são poucos os estudos que examinam o impacto imediato e em longo prazo da morte materna no recém-nascido, a sobrevivência dos demais filhos e os efeitos desta morte no funcionamento familiar e na comunidade 13. Nos últimos anos, nota-se um aumento do número de investigações que examinam o momento da morte da criança em relação à morte da mãe, centrando-se principalmente no período posterior a este óbito 13,14. Investigações têm encontrado que, quanto mais se protela o início do aleitamento materno, maiores são as chances de mortalidade infantil causadas por infecções 15,16.

A fim de dar conta do grande volume de informações acerca de temas como o que apresentamos, ferramentas computacionais estão sendo cada vez mais usadas para analisar textos na área da saúde. O crescimento da literatura biomédica nos repositórios do tipo PubMed, que tem um número estimado de 40 mil novos artigos adicionados a cada mês, e Cochrane Collaboration, pode ser avaliado como cenário aplicável à mineração textual 17,18. Terminologias biomédicas nos repositórios - como os Descritores em Ciências da Saúde (DeCS) e os Medical Subject Headings (MeSH) - também poderiam ser avaliadas de maneira automática usando-se ferramentas de mineração textual 17,19. Assim, atividades como revisar, ler e classificar informações, publicações do tipo artigos, livros poderiam ser desenvolvidas de maneira mais rápida usando-se mineração textual. Os softwares para a mineração de texto são fáceis de utilizar ainda para quem não está familiarizado com programas de mineração, pois a maior parte dos programas mostra resultados usando figuras de texto que são geradas com base nas informações escritas nos artigos. Poderia auxiliar ainda mais na exclusão de leituras que provavelmente foram interessantes na busca inicial, mas que depois da mineração textual se mostraram com pouca ou nenhuma relação com o problema investigado.

A mineração de texto faz uma análise rápida de grandes volumes de informação textual, mostrando por meio do gráfico o que se tem produzido no tema, mesmo que este novo conhecimento nem sempre esteja expresso no resumo. A mineração de texto é capaz de mostrar dados textuais, tais como conceitos, e novas hipóteses sobre o tema pesquisado. Nesse sentido, é possível utilizar as diversas ferramentas computacionais de modo a auxiliar essas análises, complementar ou fazer análises preliminares em estudos bibliométricos e em revisão sistemática, que precisam ser analisadas às vezes em inúmeros artigos, além de equiparar técnicas de análise de mineração de texto com técnicas de análise estatística.

Na literatura, há publicações da saúde e vulnerabilidade das crianças e adolescentes órfãs, mas são escassos os estudos que abordam o impacto e os efeitos por consequência da morte da mãe, em diversas instâncias na vida do recém-nascido, das crianças que ficaram e de suas famílias. Ainda, são limitadas as publicações na área materno-infantil que fazem a análise de textos livres usando ferramentas de mineração de texto. Neste estudo, pretende-se mostrar, com base no uso dessas ferramentas, que a má alimentação é um dos efeitos provocados pela morte materna no recém-nascido. O objetivo do trabalho é descrever as consequências no aleitamento e na alimentação que terão as crianças órfãs menores de cinco anos em decorrência da morte materna por meio da aplicação de ferramentas livres para a mineração de texto.

Metodologia

Realizou-se um estudo transversal por intermédio da análise de artigos publicados no período 2000-2015 nos temas de morte materna, o recém-nascido e crianças órfãs menores de cinco anos de idade que perderam a sua mãe no período de gravidez, parto ou puerpério, nos repositórios PubMed e BIREME. As palavras-chave utilizadas na busca foram “saúde/health, crianças órfãs/child, orphan (s)”, “órfãs e mortalidade infantil/orphaned and infantil mortality” e “morte materna e órfãs/maternal mortality and orphaned”. Foram obtidos 90 documentos entre relatórios, artigos de revisão, relatos de experiência, editoriais e artigos originais. Dois pesquisadores fizeram a revisão manual dos artigos. Para a análise, foi criada no programa Microsoft Excel 2010 (https://products.office.com/) uma planilha que incluía título do artigo, autores, ano e a lista dos termos no título. A maior parte dos artigos incluía no título os termos órfãos e AIDS, e os termos menos frequentes no título do artigo incluíam nutrição, mortalidade materna e mortalidade infantil. Para a mineração foram selecionados de forma aleatória dez artigos nos quais se tinha lido apenas o título ou o resumo e que incluíam os seguintes critérios: (a) artigos originais a texto completo de acesso livre; (b) em idioma inglês (para uniformidade na análise); (c) população de crianças órfãs menores de cinco anos, desde que esta informação estivesse no resumo; (d) termos menos frequentes no título ou resumo foram considerados como termos-chave para serem incluídos na mineração. Foram excluídas as publicações que não tinham relação com a morte materna.

Corpus de análise

Após definidos os critérios, a seleção dos textos escritos definiu o corpus para a análise. Foram identificados dez artigos originais de acesso livre, em língua inglesa, publicados entre 2005 e 2015. As palavras-chave crianças órfãs, morte materna, mortalidade infantil, mortalidade da criança e nível de saúde foram incluídas em todas as etapas para a mineração de texto com a finalidade de: (a) confirmar que as palavras-chave são citadas nos textos analisados, representadas pelos termos frequentes; (b) direcionar a busca nos softwares Textalyser (http://textalyser.net/) e AntConc (https://www.laurenceanthony.net/software/antconc/) que precisam de palavras-chave como motores de busca para se obter resultados; e (c) identificar a relação dos termos ou palavras frequentes com os termos menos frequentes e que teriam relação além com o objetivo de estudo.

Todos os artigos contêm textos, gráficos e tabelas e estavam em formato PDF. Com a finalidade de permitir sua operação nos softwares de mineração, todos eles foram convertidos para o formato de texto (.txt), usando-se o conversor AntFileConverter (https://www.laurenceanthony.net/software/antfileconverter/), de acesso livre. Depois da conversão, foram obtidos dez artigos em formato de texto semiestruturado. Foram testados seis softwares. Encontrou-se que TagCrowd (https://tagcrowd.com/) e Voyant Tools (https://voyant-tools.org/) mostravam resultados similares, tanto nos termos como no número de palavras nas nuvens. As conexões dos termos mais e menos frequentes foram obtidas com AntConc e Voyant Tools. Todos os softwares mostraram os mesmos termos frequentes em um intervalo de frequência de 9 a 136 vezes, mas os softwares Textalyser e Word Counter (https://wordcounter.net/) mostraram os mesmos termos em frequências menores, a 50 no resultado. Já o Sobek (http://sobek.ufrgs.br/) mostrava apenas a relação visual de palavras, isto é, a figura das conexões das palavras sem mostrar a frequência dos termos, o que não permitiu fazer comparações com outros softwares.

Os softwares que foram utilizados para fazer a análise foram TagCrowd, para a análise de monogramas (expressões compostas por palavras únicas); Textalyser, que permite fazer bigramas (expressões compostas por duas palavras) ou trigramas (expressões com três palavras); AntConc e Voyant Tools, para extrair palavras-chave na análise de contexto. A escolha dessas ferramentas se deu pelo fato de compararem concordâncias e complementarem resultados similares tanto dos termos como no número de palavras. A metodologia de análise para a mineração teve as seguintes etapas: (a) seleção das palavras-chave que permitiram a definição do corpus para a análise; (b) pré-processamento ou limpeza de dados, que envolveu a remoção das chamadas stopwords, isto é, os “termos-ruídos” que não têm significado lexical relevante, tais como artigos, preposições, termos similares (que têm o mesmo sentido, mas a forma escrita muda conforme gênero e número, por exemplo, child-children, mother-mothers); (c) redução ou projeção dos dados, que permitiu a escolha das características relevantes para a análise, tais como termos repetidos com mais frequência; termos repetidos uma ou poucas vezes; relações entre termos repetidos com mais e menos frequência; (d) escolha da técnica ou do método de mineração dentro dos softwares utilizados: TagCrowd, Textalyser, AntConc e Voyant Tools; (e) recuperação da informação no corpus dos dez textos semiestruturados, com base nos quais fez-se a busca de padrões por meio de: (i) análise de palavras esperadas; (ii) análise de palavras relacionadas com as palavras-chave; (iii) análise de palavras que não apareceram no título ou no resumo, mas relevantes para o estudo; e (f) organização dos dados e interpretação dos resultados.

Os artigos que formaram o corpus estão na Tabela 1.

 

Tab.: 1
Tabela 1 Número e frequência das palavras nos artigos analisados usando Voyant Tools.

Método da análise com TagCrowd

TagCrowd é uma aplicação web de acesso livre que permite a visualização da frequência de palavras em um texto e que se mostra na forma de nuvens de palavras. Nesta análise, foram usados os seguintes parâmetros: (a) texto em língua inglesa; (b) número máximo de palavras igual a 50 (o ranqueamento de palavras é entre 25 e 100 e a opção de análise foi aleatória); (c) frequência mínima de palavras (1); (d) visualização da frequência de palavras; (e) agrupamento de grupos similares de palavras (por exemplo, mother's e mother); e (f) conversão das palavras maiúsculas ou minúsculas. Foram selecionados 20 termos, considerando a maior frequência de aparição na nuvem.

Método da análise com Textalyser

Textalyser é uma ferramenta de análise de textos on-line, de acesso livre, utilizada para destacar grupos de palavras-chave que mineram dados em inglês e francês. A ferramenta faz uma contagem dos termos usados no texto, apresentando frequências e porcentagem das palavras únicas, bem como combinações de duas e três palavras, incluindo preposições. Uma das vantagens do programa é a possibilidade de inserir termos para direcionar a busca. Todos os resultados são mostrados em tabelas. Os parâmetros utilizados nessa ferramenta foram: (a) número mínimo de caracteres por palavra: 7 (de um ranqueamento de 1 a 7); (b) palavra especial ou alvo para a análise: NUTRITION e BREASTFEEDING; (c) lista aplicada em inglês; (d) número de palavras para analisar: 20 (número escolhido aleatoriamente em um ranqueamento de palavras de 10 a 1.000); e (e) foi selecionada a opção “ignorar número e registro da consulta” (log the query). Após o primeiro processamento, foram inseridos os termos NUTRITION e BREASTFEEDING com a finalidade de direcionar a busca.

Método da análise com AntConc

AntConc é um software livre que permite fazer a análise de dados de bases de textos. Contém sete ferramentas, sendo uma delas a de concordância ou listagem de ocorrências de um item específico (palavra-chave) acompanhado do texto ao seu redor 20. O tipo de concordância mais comum é a palavra-chave (destacada no centro da frase) dentro de um contexto. Isso permite visualizar e analisar rapidamente palavras ou frases que aparecem no seu entorno e que são mais comumente usadas no corpus do texto 21. Essa opção possibilita a análise de padrões linguísticos que surgem com certa frequência no corpus do texto analisado 21. A análise de concordância necessita de termos-alvo para que se possa mostrar na janela de resultados, dentro do contexto em que a palavra é usada. O software permite inserir e examinar todos os artigos em formato de textos (.txt). O parâmetro selecionado para fazer a análise foi até cinco níveis de palavras ou cinco palavras à direita e à esquerda da palavra-alvo, o que na janela do programa aparece como “5R”, isto é, cinco palavras à direita (5-Right) 22. Os termos-alvo inseridos foram: NUTRITION, BREASTFEEDING, NUTRI*, BREAST*, considerando, nos dois últimos, o termo raiz para cada palavra-alvo, com a finalidade de comparar o número e as diferenças na concordância em cada caso.

Método da análise com Voyant Tools

O Voyant Tools é um ambiente de leitura e análise baseado na web para textos digitais. Além de calcular as frequências de palavras e criar nuvens de texto, o programa executa outras funções de análise textual, como a colocação de gráfico de rede, que mostra as conexões das palavras-chave ou termos mais frequentes com termos relacionados. Voyant Tools mostra os resultados também em um gráfico linear, bem como em gráficos de balões, as frequências e a distribuição de termos no corpus de textos 23,24. No programa foram inseridos os dez artigos. Depois dos resultados terem sido mostrados na janela, foram inseridas as palavras NUTRITION, BREASTFEEDING, NUTRI* e BREAST* para direcionar a análise e mostrar as conexões dos termos mais e menos frequentes comparando os resultados nos gráficos. Da mesma forma como ocorreu com o programa AntConc, usaram-se quatro termos-alvo, dois deles incluindo a raiz de cada palavra.

Resultados

A análise do corpus dos textos semiestruturados de dez artigos encontrou 67.642 tokens, isto é, correspondente ao número de palavras, incluindo as suas repetições, e 8.083 types ou palavras únicas, isto é, correspondentes a cada item lexical, não consideradas as suas repetições 20. Por exemplo, no corpus de análise, o item lexical MOTHER corresponde a 1 type e a 617 tokens. O número mínimo de palavras no corpus de texto individual foi 3.956 e o máximo, 9.463 Tabela 1. Os resultados são apresentados em quatro grupos de palavras, que podem ser classificadas em termos de alta, média, baixa frequência e stopwords, as quais foram excluídas dessas listas de palavras. Na Figura 1, vê-se que nos três grupos de palavras a distribuição é assimétrica, sendo maior nas palavras de alta frequência, nas quais 75% das palavras tiveram frequências entre 369,5 (SURVIVAL) e 617 (MOTHER) vezes nos textos. As palavras que tiveram baixa frequência estão concentradas na caixa, sendo o limite inferior 10 (BREASTFEEDING) e o limite superior 37 (SOCIAL). Stopwords como .pdf, et al., www, e nomes dos autores, por exemplo, foram removidos.

 

Figura 1 Distribuição das palavras no diagrama de caixa segundo classificação de alta, média e baixa frequência usando TagCrowd.

 

Dos 20 termos que apresentaram maior frequência, as palavras CHILDREN (1.654), DEATH (1.568), MATERNAL (1.359), MOTHER (1.163) e HEALTH (851) estiveram presentes em 80% dos textos e foram identificados por todos os softwares. Termos como ORPHANED (116) e ORPHANS (438) aparecem em 7 dos 10 artigos; em Oladokun et al. 25 foram mencionados 103 vezes, e 25 vezes em Moucheraud et al. 14. Também foram encontrados termos pouco frequentes, como HOUSEHOLD, LIVING e IMPACTS que, isoladamente, não contribuem para informações específicas sobre o tema.

Resultados com o programa TagCrowd

A análise do corpus foi realizada de forma individual. Escolheram-se um a um os artigos, e nuvens de palavras foram geradas para visualizar os termos mais frequentes em cada um deles. Dos 20 termos selecionados, os seguintes foram os mais frequentes: CHILDREN, DEATH, HEALTH, MATERNAL, MORTALITY, MOTHERS, ORPHANS e SURVIVAL. Consecutivamente à análise individual de cada um dos textos, fez-se a análise conjunta de todos eles em uma nuvem gerada pela ferramenta Figura 2.

 

Figura 2 Frequência simples de palavras na nuvem criada com TagCrowd nos dez textos analisados.

 

Realizou-se a análise dos termos que tinham relação com os efeitos da morte materna na criança em relação à alimentação. Assim, a análise individual de cada artigo mostrou palavras que tinham uma menor frequência, como: PARENTS (20), SCHOOL (12), FAMILIES (6) e POOR (6). Houve palavras que não estavam sendo visualizadas na análise conjunta, mas que foram relevantes, como foi o caso do termo BREASTFEEDING, que registra uma frequência de 10 e que só foi encontrado na análise do corpus do texto de Ronsmans et al. 26.

Resultados com o programa Textalyser

O uso da ferramenta Textalyser permitiu dirigir a busca e avaliar a frequência de termos, que no programa TagCrowd mostraram pouca ou nenhuma frequência. Depois de inserir cada texto no programa e incluir a palavra-alvo BREASTFEEDING, os resultados mostraram que no corpus de cinco artigos o termo BREASTFEEDING é citado quatro vezes em Clark et al. 27, já no artigo de Molla et al. 28 a palavra não foi encontrada, embora o texto mostre os termos BREAST (9) e as combinações das palavras BREAST MILK e BREAST FEEDING, ambas em uma frequência de quatro vezes no texto. Conjuntamente, são mostradas nas mesmas tabelas o termo NUTRITION como palavra única com uma frequência média de 2,6, e em expressões de duas ou três palavras como NUTRITIONAL DEFICIT e FACE NUTRITIONAL DEFICIT em uma frequência média de 2,5.

Resultados com o programa AntConc

A análise individual dos textos semiestruturados com as ferramentas TagCrowd e Textalyser mostrou duas palavras menos frequentes: NUTRITION e BREASTFEEDING. Considerando esses termos, fez-se a análise de concordância no programa AntConc. Foram inseridos os dez artigos, começando a busca com a raiz BREAST*, que resultou em 44 tokens ou linhas de concordância de cinco expressões à direita e à esquerda, de forma a ser possível visualizar parte do enunciado. Pesquisar só a raiz dessa palavra proporcionou encontrar o maior número de variações e concordâncias, como BREAST, BREASTFEED, BREASTFEED e BREASTFEEDING, além do fato de que, ao inserir o termo completo, o número de concordâncias diminuía em quase a metade (24). O termo raiz BREAST* foi encontrado em 7 dos 10 artigos, sendo citado de 1 a 15 vezes em cada artigo. A Tabela 2 mostra a concordância do termo BREAST* na sentença e no corpus dos textos em que foram citados. Outros termos inseridos na busca foram NUTRITION (25) e NUTRI* (50), este último com um maior número de concordâncias, mas que não foram relevantes na análise.

 

Tab.: 2
Tabela 2 Sentenças da concordância dos termos BREAST* e NUTRITION e sua relação com o conteúdo do corpus dos textos analisados com base na análise com AntConc.

 

Quando foi realizada a leitura dos parágrafos de cada um dos termos, observou-se que em pelo menos quatro deles existia relação dentro do corpus de texto dos termos BREAST* e NUTRITION, pois ambos aparecem na mesma sentença dentro do intervalo dos níveis. Assim, no artigo de Clark et al. 27, o termo BREASTFEEDING aparece no hit 2 (em segundo lugar na lista de palavras selecionadas pelo programa) e NUTRITION, no hit 6. O parágrafo menciona que a pesquisa é limitada pelo fato de não se ter dados sobre as formas de nutrição da criança, e isto inclui tanto aleitamento materno como a alimentação complementar no contexto das doenças e de morte materna.

No hit 5, menciona-se que as crianças órfãs têm o aumento de risco de mortalidade por falta de amamentação, diretamente por meio da desnutrição e indiretamente devido ao aumento da suscetibilidade às infecções 29. Os hits 21, 22 e 34 reforçam a ideia de que a interrupção do aleitamento materno conduz a uma nutrição pobre, deixando o bebê vulnerável e exposto a doenças infecciosas 14,26. Os hits 9 e 39 revelaram que as crianças órfãs estão em desvantagem, pois não se beneficiam do aleitamento materno e dos cuidados da mãe 28,30. Concordâncias semelhantes foram citadas em Molla et al. 28 em várias sentenças; apenas uma mãe pode fornecer as vantagens nutricionais do aleitamento precoce e exclusivo, o que reduziria a principal causa de morte neonatal. As expressões são mostradas na Tabela 2.

O termo NUTRITION é relacionado também aos efeitos do pouco acesso da criança aos serviços de saúde, pois não será possível ter informação sobre os cuidados e o estado nutricional da mãe e da criança antes da morte desta mãe, situação que limita a prestação de cuidados à criança. Outros efeitos descritos por Ronsmans et al. 26 terão relação com a escolaridade, posto que a nutrição pobre das crianças que sobreviveram afeta o desenvolvimento cognitivo: os autores demonstram que a interrupção abrupta do aleitamento materno provoca prejuízos até os dez anos de idade (hit 27).

Resultados com base na análise com Voyant Tools

A ferramenta Voyant Tools mostrou os dez artigos e o número de palavras contido em cada um dos textos Tabela 1. Com a finalidade de revelar como se apresentam os termos pouco frequentes e as conexões com as palavras mais frequentes no contexto dos artigos, foram incluídos os termos raiz BREAST* e NUTRI*. Encontrou-se, nos gráficos de incidência, que os dois termos foram mencionados em 9 dos 10 documentos, sendo citados 44 e 50 vezes, respectivamente. Considerando como palavras-chave BREAST*, NUTRI*, CHILDREN e MATERNAL (termos mais frequentes), foi feito o gráfico de rede. O gráfico revelou a relação direta do termo BREAST* com as palavras MILK, FEEDING, INFANTS e MATERNAL, assim como mostrou a conexão entre os termos CHILDREN e MATERNAL, DEATHS, NUTRI*, STATUS e ORPHANS Figura 3.

 

Figura 3 Gráfico de conexões dos termos BREAST* e NUTRI* com os termos mais frequentes CHILDREN e MATERNAL no corpus dos textos, com base na análise com Voyant Tools.

Discussão

Usando-se as ferramentas de mineração de texto, foi possível recuperar dos artigos científicos informações sobre as consequências diretas sofridas por crianças menores de cinco anos após a morte materna, como a desnutrição e as suas consequências indiretas, como o aumento da susceptibilidade às infecções.

Na análise dos artigos com todos os softwares livres de mineração de texto, encontrou-se 67.642 palavras que têm relação com os problemas e consequências que acarretam a morte materna nas crianças e nas famílias, dentre as quais os termos mais frequentes foram CHILDREN, DEATH, MATERNAL, MOTHER e HEALTH, bem como os termos de busca já esperados. Todos esses termos estão no conteúdo dos artigos analisados, além formam parte das palavras-chave e pelo menos um dos termos foi mencionado no título dos artigos.

Na pesquisa de Maramba et al. 23, cujo objetivo foi avaliar a viabilidade de usar a análise textual baseada na web para extrair informações úteis de grandes quantidades de comentários de pacientes que procuram centros de saúde, foram encontradas 150.699 palavras em 3.426 comentários individuais. Os pesquisadores mostram que usando a ferramenta TagCrowd os termos mais frequentes foram MÉDICO, NOMEAÇÃO, CIRURGIA, ÚTIL, EXCELENTE, DIFÍCIL e PROBLEMA; os quatro últimos indicando características positivas e negativas e que provavelmente foram citados nos comentários dos pacientes 23. É ressaltado o fato de os softwares permitirem a descoberta de conhecimento com base na listagem de termos frequentes.

A pesquisa feita pelo grupo de estudo da ONU 2 menciona que, além das doenças transmissíveis, os problemas nutricionais ainda são as principais causas da mortalidade infantil nos países do sul da África; como é possível ver na análise dos artigos, o termo NUTRIÇÃO foi citado nas concordâncias das sentenças como: falta de informação da nutrição da criança, assim como a perda do suporte nutricional na criança faz com que ela fique vulnerável à desnutrição. Mesmo com o programa Voyant Tools, observou-se as relações diretas entre o termo CHILDREN com as palavras MATERNAL e DEATHS, vinculando, também, com NUTRI*, cujo status tem consequências na saúde dos órfãos.

Estudos feitos com outras metodologias de análise mostram que a nutrição pobre é um dos fatores de risco para a mortalidade infantil, insistindo no fato do aleitamento materno precoce e exclusivo ser um fator de proteção na redução deste quadro de mortalidade 1,2,5. Os artigos analisados mostraram que, após a morte da mãe, não se teve ou não foi possível mudar rapidamente a condição da falta de aleitamento materno, nem as medidas de cuidado e higiene na preparação de outras formas de alimentação. A maior parte dos artigos analisados foi de pesquisas desenvolvidas nos países do sul da África, em populações acometidas pelo HIV. Nesse continente, a mortalidade materna e infantil é maior do que em outros países por sua relação com a situação de pobreza, o que poderia explicar a relação entre mortalidade infantil e o maior risco de infecções e/ou pouco acesso a serviços de saúde 6,10.

Os métodos e as formas de análise habituais em saúde não incluem frequências de palavras ou a análise de concordâncias de termos. Na presente pesquisa, demonstrou-se que o uso da metodologia de mineração de textos apresentou resultados do conhecimento produzido no tema da morte materna e a situação das crianças órfãs de forma simples e rápida. Os resultados desta pesquisa poderiam ser testados utilizando-se outras metodologias de análise que avaliam o conhecimento produzido em grandes volumes de informação, de tal modo que possam se comparar os resultados. Ferramentas como Textalyser, AntConc e Voyant Tools permitiram dirigir a busca, porém, são encontrados termos pouco frequentes, como HOUSEHOLD, LIVING e IMPACTS que, isoladamente, não contribuem com informações específicas, no entanto, no contexto de estudo da mortalidade infantil podem ser vinculados com os acontecimentos sociais, familiares e estruturais em torno da morte da mãe. Conforme Pande et al. 31, dois terços dos indivíduos que sofreram com a morte materna tiveram de se mudar para outro lar. A maioria das crianças mudou-se para a casa dos avós. Quando mais velhas, muitas crianças perderam escola ou não tinham tempo suficiente para as tarefas de aula. Em Yamin et al. 32, o termo SOCIAL foi mencionado 12 vezes, associado ao trabalhador social ou ao papel social das pessoas que cuidam das crianças órfãs, situações que também poderiam ser investigadas.

As limitações neste trabalho decorrem do baixo número de textos analisados (dez artigos), mas ainda assim foram obtidos resultados interessantes sobre as consequências nas crianças após morte materna. Outras limitações foram encontradas durante a aplicação das ferramentas, cujos resultados, em quase todos os softwares, mostram palavras de classes como advérbio, preposição e outros termos gramaticais, as quais não têm valor semântico significativo para a interpretação. Outros resultados que dificultaram a análise estão relacionados à presença de expressões que pertencem à mesma categoria semântica, tais como DIE, DIED, DEATH, DYING e DECEASED.

Encontraram-se marcadas diferenças de frequência nos termos. A palavra CHILDREN, nos softwares TagCrowd e Voyant Tools, apresentou alta frequência, com média de 790; no programa Textalyser, o mesmo termo registrou frequência média de 64. Isso ocorre provavelmente porque o software Textalyser exclui nos resultados stopwords.

A análise com as ferramentas de mineração de texto é fácil, rápida, funcional, além de acessível, pois todos os softwares são livres; a praticidade da metodologia de análise de mineração de texto mostra uma visão geral dos conteúdos nos textos analisados, informação que poderia ser complementada com outras metodologias da análise como as utilizadas nos estudos de revisão bibliográfica. Mesmo assim, a metodologia de análise com softwares livres de mineração textual ainda é pouco usada na área da saúde materno-infantil, em comparação com a quantidade de estudos de outras áreas que percorrem este caminho na área de mineração de dados 33,34. Nesse sentido, as comparações só foram feitas com estudos que têm usado outras metodologias de análise do tipo meta-análises e técnicas de análise estatística que correlacionam o estado nutricional das crianças com a mortalidade infantil.

Conclusões

Esta pesquisa permitiu mostrar, com base em dados semiestruturados e fazendo uso de ferramentas livres para a mineração de texto na análise, as consequências e efeitos que a morte materna tem nas crianças órfãs: efeitos diretos, como o aumento do risco de mortalidade pela falta de amamentação, como a desnutrição, e indiretos, como o aumento da susceptibilidade a infecções.

Demonstrou-se ser possível usar ferramentas de mineração de texto e processamento de linguagem natural (PLN) como metodologia de análise na descoberta rápida de novos conhecimentos; no estudo, todas as ferramentas utilizadas mostraram resultados similares, o que permite comparar e corroborar os achados.

Agradecimentos

M. E. Salazar-López é bolsista da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) e do Programa de Aliança para a Educação e a Capacitação OEA-GCUB Internacional Peru-Brasil. D. C. Levandowski é bolsista de produtividade Nível 2 do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).

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