Risk of reintroduction of vaccine-preventable diseases in the state of São Paulo, Brazil

José Elisomar Silva de Santana; Maria Lígia Bacciotte Ramos Nerger; Tatiana Lang D’ Agostini; Joyce Ribeiro da Conceição Santos; Sheila Aparecida Ferreira Lachtim; Camilla Stephane Oliveira Silva; Thales Philipe Rodrigues da Silva; Fernanda Penido Matozinhos

doi:10.11606/s1518-8787.2026060007062

. 2026 Feb 23;60:e7. doi: 10.11606/s1518-8787.2026060007062

View full-text in Portuguese

Risk of reintroduction of vaccine-preventable diseases in the state of São Paulo, Brazil

José Elisomar Silva de Santana ^I, Maria Lígia Bacciotte Ramos Nerger ^I, Tatiana Lang D’ Agostini ^I, Joyce Ribeiro da Conceição Santos ^II, Sheila Aparecida Ferreira Lachtim ^III, Camilla Stephane Oliveira Silva ^IV, Thales Philipe Rodrigues da Silva ^V, Fernanda Penido Matozinhos ^V

^ICoordenadoria de Controle de Doenças. Centro de Vigilância Epidemiológica "Prof. Alexandre Vranjac". Divisão de Imunização. São Paulo, SP, Brasil

^IIUniversidade Federal de São Paulo. Escola Paulista de Enfermagem. São Paulo, SP, Brasil

^IIIUniversidade de São Paulo. Escola de Enfermagem. São Paulo, SP, Brasil

^IVUniversidade Federal de Minas Gerais. Escola de Enfermagem. Belo Horizonte, MG, Brasil

^VUniversidade Federal de Minas Gerais. Escola de Enfermagem. Departamento de Enfermagem Materno-Infantil e Saúde Pública. Belo Horizonte, MG, Brasil

^{Correspondence:}

Fernanda Penido Matozinhos Universidade Federal de Minas Gerais Escola de Enfermagem Departamento de Enfermagem Materno-Infantil e Saúde Pública Av. Alfredo Balena, 190 30130-100 Belo Horizonte, MG, Brazil E-mail: nandapenido@hotmail.com

Conflict of Interest: The authors declare there is no conflict of interest.

Associate Editor: Eliseu Alves Waldman http://orcid.org/0000-0001-7807-6898

Roles

José Elisomar Silva de Santana: Study conception and planning, Data collection, analysis and interpretation, Manuscript elaboration or review, Approval of the final version, Public responsibility for the contente of the article

Maria Lígia Bacciotte Ramos Nerger: Study conception and planning, Data collection, analysis and interpretation, Manuscript elaboration or review, Approval of the final version, Public responsibility for the contente of the article

Tatiana Lang D’ Agostini: Study conception and planning, Data collection, analysis and interpretation, Manuscript elaboration or review, Approval of the final version, Public responsibility for the contente of the article

Joyce Ribeiro da Conceição Santos: Data collection, analysis and interpretation, Manuscript elaboration or review, Approval of the final version, Public responsibility for the contente of the article

Sheila Aparecida Ferreira Lachtim: Study conception and planning, Data collection, analysis and interpretation, Manuscript elaboration or review, Approval of the final version, Public responsibility for the contente of the article

Camilla Stephane Oliveira Silva: Data collection, analysis and interpretation, Manuscript elaboration or review, Approval of the final version, Public responsibility for the contente of the article

Thales Philipe Rodrigues da Silva: Study conception and planning, Data collection, analysis and interpretation, Manuscript elaboration or review, Approval of the final version, Public responsibility for the contente of the article

Fernanda Penido Matozinhos: Study conception and planning, Data collection, analysis and interpretation, Manuscript elaboration or review, Approval of the final version, Public responsibility for the contente of the article

PMCID: PMC12928189 PMID: 41739684

ABSTRACT

OBJECTIVE:

To analyze the risk classification of transmission of vaccine-preventable diseases in the municipalities of the state of São Paulo (SP) and to assess the influence of population size on the risk of transmission of vaccine-preventable diseases (RTDI) before and after the implementation of Microplanning for High-Quality Vaccination Activities.

METHODS:

This is an epidemiological study with an ecological design, conducted using secondary data on vaccination coverage for nine immunobiologicals recommended in the immunization schedule for children under two years of age. It also examines dropout rates for multi-dose vaccines within the same age group in the state of São Paulo, covering the years 2022 and 2023. Following the calculation of all indicators, municipalities were classified according to their risk of transmission for vaccine-preventable diseases.

RESULTS:

Analyses of vaccination coverage indicators, dropout rates, homogeneity of vaccination coverage among vaccines for children under two years of age, and the RTDI indicator for children aged one year or younger revealed that, in 2022, the human rotavirus vaccine had the highest proportion of municipalities reaching the coverage target (46%), followed by the meningococcal vaccine (39%). In 2023, the human rotavirus vaccine maintained the highest proportion of municipalities reaching the target (68%), followed by the pneumococcal vaccine (57%). Regarding the RTDI, in large municipalities, high risk fell from 100% to 91.2%, while in medium-sized municipalities there was a reduction from 90.8% to 66.7%, and in small municipalities, from 68.3% to 56%.

CONCLUSION:

Challenges remain within the state regarding the RTDI classification for vaccination, particularly in medium-sized and large municipalities. The use of immunization indicators at the municipal level can be highly effective for proposing health interventions aimed at increasing vaccination coverage.

DESCRIPTORS: Vaccination Coverage, Risk Management, Environmental Monitoring, Disaster Surveillance

INTRODUCTION

The National Immunization Program (PNI) of Brazil, created in 1973, is responsible for the implementation of the National Immunization Policy and aims to reduce, control, and eliminate the transmission of vaccine-preventable diseases. On the international stage, Brazil's PNI is recognized worldwide for its broad vaccination schedule, available for all life stages, and for reducing the incidence and mortality of vaccine-preventable diseases, as well as for the eradication of some of them^1,2. With regard to the history of the São Paulo State Immunization Program, immunization actions in the state have been recorded since 1962, prior to the creation of the PNI, when the first statewide vaccination campaign against poliomyelitis took place. In 1968, the first Technical Guideline of the Immunization Program of the São Paulo State Health Department was published.

The World Health Organization (WHO) emphasizes that vaccination coverage (VC) rates should be at least 95% for most vaccines. Achieving this target means contributing to the elimination, control, and, in some cases, such as smallpox, the eradication of vaccine-preventable diseases. However, in recent years, VC has shown a significant decline worldwide and also in Brazil, especially for the vaccines that make up the basic childhood immunization schedule¹.

This context required the implementation of new strategies capable of improving VC. Thus, in Brazil, the Ministry of Health (MS), in 2023, reaffirming the National Movement for Vaccination established by the Brazilian government, began the microplanning process throughout the entire country as part of High-Quality Vaccination (AVAQ) activities. In microplanning, vaccination strategies are planned at the local level and are then expanded to broader levels, up to the national level³.

Through its practices, microplanning aims at the management, control, and elimination of various vaccine-preventable diseases (such as poliomyelitis, measles, and rubella), by applying criteria and indicators (effectiveness, homogeneity, timeliness, simultaneity, and efficiency) and identifying the socioeconomic, demographic, and social characteristics of each municipality. It also takes into account the catchment areas of basic health units (BHU), as well as the Family Health Strategy (FHS) teams that serve these locations³.

Such a reduction in VC, especially regarding the vaccines that make up the childhood immunization schedule, is multifactorial¹, and is intensified by the phenomenon of vaccine hesitancy. This behavior is defined by the WHO as the intentional delay or refusal of recommended vaccines, regardless of whether they are available in health services or not. Furthermore, there is the additional complexity of encompassing the sociocultural and economic aspects of each social group, as well as the cultural, geographical, and financial characteristics of the states and municipalities involved ^1,4. Thus, identifying the areas most prone to the transmission of vaccine-preventable diseases, as well as identifying the respective VC and carrying out risk classification for the transmission of these diseases, constitutes a significant strategy for establishing priorities and public actions, thereby enabling the control of these diseases^5,6.

Thus, by analyzing the different characteristics of the municipalities, it is possible to infer that each locality has a certain profile of adequacy or inadequacy in terms of VC, as well as its own reasons and implications. Added to this, therefore, is the importance of carrying out risk classification for the transmission of vaccine-preventable diseases, as well as the possibility of implementing strategies and control measures focused on the prevention and management of such diseases and conditions⁶.

The aim of this study was to analyze the risk classification for the transmission of vaccine-preventable diseases in the municipalities of the state of São Paulo, as well as to assess the influence of population size on the risk of transmission of immunopreventable diseases before and after the implementation of microplanning for High-Quality Vaccination (AVAQ).

METHODS

This is an epidemiological study with an ecological design, conducted using secondary data on vaccination coverage and dropout rates for nine immunobiologicals recommended in the vaccination schedule for children under two years of age in the state of São Paulo. It should be noted that the measles-mumps-rubella (MMR) vaccine was analyzed by considering the first and second doses separately. The period analyzed covered the years 2022 and 2023.

The state of São Paulo is composed of 645 municipalities, spread over 248,219 km² and, in 2022, had approximately 44,411,238 inhabitants. This federative unit is made up of 17 Regional Health Departments (RHD), which are responsible for coordinating the activities of the State Health Department at the regional level and promoting intersectoral collaboration⁸.

The municipalities of the state were classified according to population size, based on the previous study conducted by Braz et al.⁵, as follows: small-sized, when the estimated population was equal to or less than 20,000 inhabitants; medium-sized, with a population between 20,001 and 100,000 inhabitants; and large-sized, when it was greater than or equal to 100,001 inhabitants. It is worth noting that, in the state of São Paulo, 59.53% of the municipalities had an estimated population equal to or less than 20,000 inhabitants.

The selected immunobiologicals were: oral rotavirus vaccine (considering both the dose offered by the Unified Health System [SUS] and that offered by the private sector [pentavalent rotavirus]); meningococcal C vaccine (also considering the second dose of the meningococcal ACWY); pneumococcal vaccine (including the second dose of the 13-valent pneumococcal vaccine); pentavalent vaccine (including the third dose of the pentavalent vaccine and the third dose of the hexavalent vaccine in the private sector); poliomyelitis vaccine (also considering the third dose of the inactivated poliovirus vaccine [IPV] and the oral poliovirus vaccine [OPV], together with the inactivated pentavalent [DTaP+Hib+IPV] and the hexavalent); first dose of the measles-mumps-rubella (MMR) vaccine (including the first dose of the MMR-varicella and tetravalent vaccines); second dose of the MMR vaccine (considering the second dose of the MMR-varicella and the second dose or single dose of the tetravalent vaccine); yellow fever vaccine (considering single, initial, or first doses); first dose of the hepatitis A vaccine; and first dose of the varicella vaccine (also including the first dose or single dose of the tetravalent vaccine).

The doses of each immunobiological were obtained through the National Immunization Program Information System (SI-PNI), along with the data collected from the Ministry of Health website, in the Ministry of Health Monitoring Panel, filtered by place of residence. The BCG and hepatitis B vaccines were not analyzed, since in the state of São Paulo they are usually administered up to the time of hospital discharge of newborns, which could affect the analyses. It should be noted that, in one of the municipalities analyzed, for the year 2022, there were data only for the second dose of the meningococcal C vaccine; therefore, it was not possible to calculate the dropout rate for this immunobiological.

Vaccination coverage data for 2022 were extracted via Tabnet/Department of Informatics of the SUS (DATASUS)^a, and for 2023 via the Vaccination Coverage Panel for the vaccines included in the National Immunization Schedule^b. Both extractions were carried out on October 10, 2024, by place of residence. It should be noted that, starting in 2023, the Ministry of Health changed the way official information on vaccination in Brazil is made available. Until 2022, the data were accessed through Tabnet/DATASUS. From 2023 onward, queries began to be carried out in the Vaccination Coverage Panel of LocalizaSUS.

Subsequently, VC was organized according to the targets recommended by the PNI, namely greater than or equal to 90% for the human rotavirus vaccine and greater than or equal to 95% for the remaining immunobiologicals, resulting in the following categorization: very low (0% to less than 50%), low (greater than or equal to 50% and less than the target), and adequate (greater than or equal to the target and less than 120%).

Homogeneity among the vaccines followed the definition established by the study by Braz et al.⁵, and was therefore assessed by the proportion of immunobiologicals that reached the coverage targets in each municipality, in addition to the Organizational Contract for Public Health Action agreed upon by the SUS. It was classified as: adequate (greater than or equal to 70% and less than 100% of the nine vaccines whose VC was adequate — less than or equal to the target), low (greater than or equal to 50% and less than 70% of the nine vaccines with adequate coverage), and very low (less than 50% for the nine vaccines analyzed with adequate VC). The dropout rate was analyzed only for those vaccines with multidose schedules, such as the meningococcal C, pentavalent, 10-valent pneumococcal, poliomyelitis, and human rotavirus vaccines. For this purpose, the following calculation was used:

D r o p o u t r a t e = \frac{n u m b e r o f i n d i v i d u a l s w h o r e c e i v e d t h e 1 s t d o s e o f t h e v a c c i n e}{n u m b e r o f i n d i v i d u a l s w h o r e c e i v e d t h e l a s t d o s e o f t h e v a c c i n a t i o n s c h e d u l e} \times 100

After the calculation, dropout rates were classified as low (less than 5%), medium (greater than or equal to 5% and less than or equal to 10%), and high (greater than 10%). The municipalities also received a classification according to the RTDI indicator, available in the Health Surveillance Guide⁹ and according to the risk of transmission of vaccine-preventable diseases, as described in Braz et al.⁵ and adapted (Chart).

Chart. Synthesis of the parameters used for calculating the immunization indicators in this study, São Paulo, Brazil.

Risk indicator for the transmission of vaccine-preventable diseases

Low risk, when the homogeneity of vaccination coverage for the vaccines in the calendar for children aged ≤ 1 year is equal to 100%.
Medium risk, when the homogeneity of vaccination coverage for the vaccines in the calendar for children aged ≤ 1 year "fluctuates" between ≥ 75 and < 100%.
High risk, when the homogeneity of vaccination coverage for the vaccines in the calendar for children aged ≤ 1 year is < 75%

Braz et al.⁵ adapted^a

Very low — municipality with vaccination coverage homogeneity (VCH) equal to 100%.
Low — municipality with VCH ≥ 70% and less than 100%, with adequate vaccination coverage (VC) for the vaccines against poliomyelitis, measles, mumps, and rubella (MMR), and pentavalent.
Medium — municipality with HCV ≥ 70% and < 100%, with CV below the target for up to two vaccines (poliomyelitis, MMR, or pentavalent).
High — municipality with HCV < 70% (regardless of VC).
Very high — municipality with VCH < 70%, a high dropout rate (> 10%) for any of the ten evaluated immunobiologicals, and a large population size and/or municipalities without vaccination records (any vaccine), regardless of population size

Open in a new tab

Adaptation VCH ≤ 70%.

The data were analyzed using R software, version 4.4.1. Dropout rates were proportionally compared with vaccination coverage homogeneity (VCH) and RTDI classification according to the municipal population size using Pearson's χ² test or Fisher's exact test, considering each year of analysis. To verify whether there was a significant reduction in the risk classifications for the reintroduction of vaccine-preventable diseases in the state of São Paulo between 2022 and 2023, the paired Wilcoxon signed-rank test was used. A 5% significance level was adopted for all analytical procedures.

Choropleth maps were created to examine the spatial distribution of the risk classification for the transmission of vaccine-preventable diseases in the state of São Paulo, by municipality. For this analytical procedure, the QGIS software, version 2.18.14, was used.

For this study, publicly available data without individual identification were used, thus waiving the need for approval by a research ethics committee.

RESULTS

In 2022, among the nine immunobiologicals analyzed in the state of São Paulo, the human rotavirus vaccine showed the highest proportion (46%) of municipalities that reached the recommended coverage target, followed by the meningococcal vaccine (39%). Conversely, in the same year, 18% of the municipalities in the state of São Paulo had very low VC for the second dose of the MMR vaccine (Figure 1). In analyzing 2023, an increase was observed in the number of municipalities that reached the recommended target for eight of the nine vaccines analyzed, with the largest increase seen for the yellow fever vaccine (a 109% increase), followed by the second dose of the MMR vaccine (an 88% increase) and the hepatitis A vaccine (a 56% increase). Only the varicella vaccine showed reduction in the number of municipalities that achieved the recommended target, with a 24% decrease compared to 2022 (Figure 1).

When analyzing the dropout rate, VCH, and risk classification for the reintroduction of vaccine-preventable diseases according to municipal population size for the years 2022 and 2023, it was observed that small municipalities showed a higher proportion of low dropout compared with medium- and large-sized municipalities for the meningococcal C, 10-valent pneumococcal, poliomyelitis, and human rotavirus vaccines, with a statistically significant difference.

With regard to VCH, small municipalities in the state of São Paulo showed a higher proportion of VCH among vaccines with adequate coverage (≥ 70% to < 100%) compared with medium- and large-sized municipalities. Finally, in terms of the risk classification for the reintroduction of vaccine-preventable diseases, small municipalities were less frequently classified in the high- and very-high-risk categories compared with medium- and large-sized municipalities, considering both RTDI classifications and the classification by Braz et al.⁵ (Table 1).

Table 1. Dropout rates, homogeneity of vaccination coverage, and risk classification for the transmission of vaccine-preventable diseases according to the population size of the municipality, São Paulo, 2022 e 2023.

Indicator		Classification	Population size
			2022				2023
			Small	Medium	Large	P value	Small	Medium	Large	P value
			n (%)	n (%)	n (%)		n (%)	n (%)	n (%)
Dropout rate	Meningococcal C	Low	249 (63.8)	121 (69.5)	61 (76.2)	< 0.001	231 (59.1)	103 (59.2)	57 (71.2)	< 0.001
		Medium	51 (13.1)	41 (23.6)	14 (17.5)		49 (12.5)	45 (25.9)	14 (17.5)
		High	90 (23.1)	12 (6.9)	5 (6.2)		111 (28.4)	26 (14.9)	9 (11.2)
	Pentavalent	Low	243 (62.1)	126 (72.4)	65 (81.2)	< 0.001	259 (66.2)	136 (78.2)	67 (83.8)	< 0.001
		Medium	65 (16.6)	32 (18.4)	10 (12.5)		49 (12.5)	24 (13.8)	8 (10.0)
		High	83 (21.2)	16 (9.2)	5 (6.2)		83 (21.2)	14 (8.0)	5 (6.2)
	Pneumococcal	Low	276 (70.6)	141 (81)	75 (93.8)	< 0.001	282 (72.1)	148 (85.1)	75 (93.8)	< 0.001
		Medium	57 (14.6)	27 (15.5)	5 (6.2)		61 (15.6)	21 (12.1)	4 (5.0)
		High	58 (14.8)	6 (3.4)	0 (0)		48 (12.3)	5 (2.9)	1 (1.2)
	Poliomyelitis	Low	244 (62.4)	117 (67.2)	64 (80)	< 0.001	256 (65.5)	135 (77.6)	70 (87.5)	< 0.001
		Medium	60 (15.3)	39 (22.4)	12 (15)		58 (14.8)	26 (14.9)	7 (8.8)
		High	87 (22.3)	18 (10.3)	4 (5)		77 (19.7)	13 (7.5)	3 (3.8)
	Rotavirus	Low	244 (62.4)	134 (77)	69 (86.2)	< 0.001	285 (72.9)	145 (83.3)	73 (91.2)	< 0.001
		Medium	83 (21.2)	31 (17.8)	10 (12.5)		62 (15.9)	24 (13.8)	7 (8.8)
		High	64 (16.4)	9 (5.2)	1 (1.2)		44 (11.3)	5 (2.9)	0 (0)
Homogeneity for < age 2		Adequate	132 (33.8)	10 (5.7)	0 (0)	< 0.001	166 (42.5)	49 (28.2)	4 (5.0)	< 0.001
		Low	53 (13.6)	23 (13.2)	2 (2.5)		83 (21.2)	31 (17.8)	8 (10.0)
		Very low	206 (52.7)	141 (81)	78 (97.5)		142 (36.3)	94 (54)	68 (85.0)
RTDI⁹ for ≤ age 1		Low	72 (18.4)	0 (0)	0 (0)	< 0.001	106 (27.1)	26 (14.9)	1 (1.2)	< 0.001
		Medium	52 (13.3)	16 (9.2)	0 (0)		66 (16.9)	32 (18.4)	6 (7.5)
		High	267 (68.3)	158 (90.8)	80 (100)		219 (56)	116 (66.7)	73 (91.2)
Braz et al.⁵ for younger than 2 years		Low and very low	57 (14.6)	1 (0.6)	0 (0)	< 0.001	106 (27.1)	22 (12.6)	2 (2.5)	< 0.001
		Medium	75 (19.2)	9 (5.2)	0 (0)		60 (15.3)	27 (15.5)	2 (2.5)
		High and very high	259 (66.2)	164 (94.3)	80 (100)		225 (57.5)	125 (71.8)	76 (95.0)

Open in a new tab

VCH: vaccination coverage homogeneity; RTDI: risk of transmission of vaccine-preventable diseases.

In Table 2, the risk classification for the reintroduction of vaccine-preventable diseases in the state of São Paulo in 2022 and 2023 was examined according to the RTDI⁹ and the classification by Braz et al.⁵ It was observed that, for both methods, the proportion of cases classified as "low" risk in the RTDI⁹ classification and "very low and low" in the Braz et al.⁵ classification increased from 11.2% in 2022 to 20.6% and from 9% to 20.2% in 2023, respectively. The proportion of cases classified as "high" risk according to the RTDI⁹ and "high and very high" according to Braz et al.⁵ decreased from 78.3% in 2022 to 63.3% in 2023 and from 78% in 2022 to 66% in 2023, respectively, with a statistically significant difference (p < 0.001) (Table 2 and Figures 2 and 3).

Table 2. Risk classification for the reintroduction of vaccine-preventable diseases by year, São Paulo, 2022 and 2023, for children under two years of age.

		Years		P value
		2022	2023
		n (%)	n (%)
Risk classification (RTDI)⁹ for ≤ age1
	Low	72 (11.2)	133 (20.6)	< 0.001
	Medium	68 (10.5)	104 (16.1)
	High	505 (78.3)	408 (63.3)
Risk classification (Braz et al.⁵) for younger than 2 years
	Very low and low	58 (9.0)	130 (20.2)	< 0.001
	Medium	84 (13.0)	89 (13.8)
	High and very high	503 (78.0)	426 (66.0)

Open in a new tab

RTDI: risk of transmission of vaccine-preventable diseases.

DISCUSSION

The analyses of vaccination coverage indicators, dropout rate, VCH, and risk classification for the reintroduction of vaccine-preventable diseases in the state of São Paulo for the years 2022 and 2023 showed that, in 2022, the human rotavirus vaccine had the highest proportion of municipalities that reached the coverage target, with 46%, followed by the meningococcal vaccine (38%).

In 2023, there was an increase in the number of municipalities that reached the target for eight of the nine vaccines analyzed, with yellow fever standing out, showing a 109% increase. Comparing 2022 and 2023, there was an overall improvement in vaccination coverage and a reduction in the risk of reintroduction of vaccine-preventable diseases, with an increase in the proportion of municipalities at "low" risk according to the RTDI⁹ classification and "very low and low" risk and a reduction in "high and very high" risk according to the classification by Braz et al.⁵ It is worth noting that, from the second half of 2023 onward, there was a significant shortage of the varicella vaccine, which may have affected the results.

Since its inception, the PNI has implemented effective strategies that reflect the guidelines of the WHO, achieving successes in expanding VC and, through this, enabling the eradication of vaccine-preventable diseases, as well as significantly reducing the occurrence of diseases such as diphtheria and pertussis. However, despite efforts to adhere to current vaccination schedules, the anti-vaccination movement has taken on an even greater scale and has had significant repercussions on the internet. During the Covid-19 pandemic, this movement intensified, resulting in a sharp and significant decline in vaccination rates, especially among the child population, considerably impacting public health safety^4,11,12. Moreover, the risk of contagion from the virus, social isolation, and the limited movement of people in environments greatly reduced the demand for health services by the population, which harmed vaccination coverage for various vaccines¹². The population, motivated by the fear of exposing children to the Covid-19 virus, avoided vaccination rooms even though the recommendations were to maintain immunizations¹². The isolation, combined with the reorganization of primary care to address Covid-19 cases, resulted in a historic decline in the demand for vaccines, culminating in several delayed vaccination schedules worldwide¹².

The reduction in infant mortality over the years is due to successful immunization programs^10,13, thus the declines in vaccination coverage in the population, especially among children, is concerning¹⁴. Although Brazil was certified as a region free from the circulation of the measles virus by the Pan American Health Organization in 2016, the vaccination coverage rates for the measles, mumps, and rubella (MMR)^15-17 vaccine have experienced a significant decline since then. In light of such an epidemiological reality in Brazil, measles was reintroduced and spread across its territory, making the country a risk area for the circulation of the virus in 2019, following the confirmation of sustained transmission of the disease in the country^15-17.

In 2024, Brazil was recertified as a country free from measles. This result was achieved, among other initiatives, through the intensification of vaccination campaigns in border areas and hard-to-reach locations, active case finding, and the implementation of the "Day S" campaign to combat measles¹⁸.

Despite the recertification, the importance of continuing to develop tools with the potential to address the deficiency of information about immunobiologicals is emphasized, since misinformation combined with concerns about adverse reactions and the safety of vaccine administration are the main factors contributing to vaccine hesitancy¹⁹.

Regarding the risk classification, there was an increase in the number of cities classified as "very low and low" risk compared to 2023, and a reduction in cities classified as "high and very high" risk, more pronounced in small municipalities. A study conducted in the state of Minas Gerais observed the same phenomenon of the influence of population size on the indicators and the risk classification⁶. In this context, the role of the FHS is highlighted in ensuring equity in care, increasing vaccination coverage, and reducing infant mortality²⁰.

It is evident that the implementation of the PNI occurs throughout Brazilian territory and is provided free of charge in primary health care (PHC) services. Historically, lower coverage of PHC is observed in more developed areas and among higher economic classes, and the deployment of the FHS in large urban centers is a challenge²¹. In the state of São Paulo, it was found that PHC coverage increased until 2016 and stabilized in the following years²².

Regarding physical availability and geographical accessibility, detailed studies on the reality of the BHU in Brazil are still scarce. However, it is possible to observe that there are differences in the quality of vaccination services between BHU, such as the availability of immunobiologicals and the presence of qualified professionals. This inequality often results in patients being referred to BHU located far from their homes, which can increase vaccination dropout²³.

A notable example of a strategy from the PNI that remains to this day is the creation of the character Zé Gotinha in 1986, aimed at fostering closeness and trust between the population and the campaign against polio, through the sharing of technical and scientific information in a more dynamic and playful language. The mascot played an important role in increasing VC rates, especially between 2000 and 2015²⁴. In addition, with a global focus, the Vaccine Confidence Project was established in 2010, with the objectives of early detection of potential vaccine hesitancy through dialogue with populations and relevant organizations, thus seeking to prevent gaps and dropouts in vaccination schedules²⁵.

Adding to this scenario is the important role of microplanning, which demonstrates a positive impact on routine vaccination and the strengthening of the PNI in Brazil³. Furthermore, microplanning for the AVAQ, together with the decentralized multi-vaccination method, contributed to the increase in the number of vaccine doses administered in Brazil, the rise in vaccination coverage, and the number of municipalities and states that achieved the vaccination coverage target for most vaccines³.

Regarding the risk classification for the reintroduction of vaccine-preventable diseases, the results obtained, both by RTDI⁹ and by Braz et al.⁵, showed an improvement in the number of municipalities in the state of São Paulo classified with very low and low risk of reintroduction of vaccine-preventable diseases in 2023, compared to 2022.

Finally, it is important to note that this study has some limitations, particularly the use of secondary data sources. Thus, the researchers had no control over the quality of the recorded doses administered in the information systems, and they used different population bases as denominators for calculating VC. As mentioned, the monitoring panels of the PNI (Tabnet and LocalizaSUS) are a reliable method of assessment, consistently and effectively used to discuss health strategies and policies through vaccination coverage in the country¹⁵.

However, the use of rigorous methodology in this study is reinforced, which enables the monitoring of vaccination coverage and the repositioning of priority policies and strategies in municipalities with a risk of transmission of vaccine-preventable diseases. Thus, the study directly contributes to the improvement and success of the PNI in these areas, resulting in enhanced outbreak prevention and greater protection of public health⁵.

This study highlighted the increase in the number of municipalities that reached the recommended targets for most of the analyzed immunobiologicals. Regarding population size, small municipalities showed better indicators for dropout rates and adequate vaccination coverage and were classified in smaller proportions in the high and very high risk categories for the reintroduction of vaccine-preventable diseases compared to medium and large municipalities.

Funding Statement

Funding: none.

Footnotes

Available from: http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/dhdat.exe?bd_pni/cpnibr.def

Available from: https://infoms.saude.gov.br/extensions/SEIDIGI_DEMAS_VACINACAO_CALENDARIO_NACIONAL_COBERTURA_RESIDENCIA/SEIDIGI_DEMAS_VACINACAO_CALENDARIO_NACIONAL_COBERTURA_RESIDENCIA.html

Funding: none.

Data Availability:

The data are available at Tabnet/Datasus at http://tabnet.datasus.gov.br, and for 2023 via Vaccination Coverage Panel for the vaccines included in the National Calendar at https://infoms.saude.gov.br/extensions/seidigi_demas_vacinacao_calendario_nacional_cobertura_residencia/seidigi_demas_vacinacao_calendario_nacional_cobertura_residencia.html

REFERENCES

1.Sato APS. What is the importance of vaccine hesitancy in the drop of vaccination coverage in Brazil? Rev Saúde Pública. 2018;52:1–9. doi: 10.11606/S1518-8787.2018052001199. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
2.Domingues CMAS, Maranhão AGK, Teixeira AM, Fantinato FFS, Domingues RAS. 46 anos do Programa Nacional de Imunizações: uma história repleta de conquistas e desafios a serem superados. Cad Saúde Pública. 2020;36(Supl. 2):e00222919. doi: 10.1590/0102-311X00222919. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
3.Araújo ACM, Nascimento LMD, Silva TPR, Melo FC, Lemos DRQ, Matozinhos FP, et al. O microplanejamento como ferramenta de fortalecimento do Programa Nacional de Imunizações no Brasil. Rev Panam Salud Publica. 2024;48:e68. doi: 10.26633/RPSP.2024.68. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
4.MacDonald NE. Vaccine hesitancy: Definition, scope and determinants. Vaccine. 2015;33(34):4161–4164. doi: 10.1016/j.vaccine.2015.04.036. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
5.Braz RM, Domingues CMAS, Teixeira AMS, Luna EJA. Classification of transmission risk of vaccine-preventable diseases based on vaccination indicators in Brazilian municipalities. Epidemiol Serv Saúde. 2016;25(4):745–754. doi: 10.5123/s1679-49742016000400008. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
6.Silva TPR, Vimieiro AM, Gusmão JD, Souza JFA, Lachtim SAF, Vieira EWR, et al. Classificação de risco para transmissão de doenças imunopreveníveis em Minas Gerais, Brasil: dois anos desde o início da pandemia de COVID-19. Ciênc Saúde Colet. 2023;28(3):699–710. doi: 10.1590/1413-81232023283.11192022. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
7.Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística . Panorama: São Paulo [Internet] Rio de Janeiro: IBGE; 2021. [cited 2024 Oct 28]. Available from: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/sp/panorama . [Google Scholar]
8.Governo do Estado de São Paulo . Secretaria de Estado de Saúde. Regionais de Saúde [Internet] São Paulo: Governo do Estado de São Paulo; 2024. [cited 2025 Dec 4]. Available from: https://www.saude.sp.gov.br/ses/institucional/departamentos-regionais-de-saude/regionais-de-saude . [Google Scholar]
9.Brasil. Ministério da Saúde . Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Articulação Estratégica de Vigilância em Saúde. Guia de Vigilância em Saúde [Internet] 5ª ed. Brasília: Ministério da Saúde; 2022. [cited 2024 Oct 28]. pp. 1126–1126. Available from: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/guia_vigilancia_saude_5ed_rev_atual.pdf . [Google Scholar]
10.World Health Organization . Lessons learned [Internet] Genebra: World Health Organization; 2019. [cited 2024 Oct 28]. The global vaccine action plan 2011-2020. Available from: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/329097/WHO-IVB-19.07-eng.pdf?ua=1 . [Google Scholar]
11.Silveira MF, Tonial CT, Maranhão AGK, Teixeira AMS, Hallal PC, Menezes AMB, et al. Missed childhood immunizations during the COVID-19 pandemic in Brazil: Analyses of routine statistics and of a national household survey. Vaccine. 2021;39(25):3404–3409. doi: 10.1016/j.vaccine.2021.04.046. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
12.Abreu IR, Alexandre MMM, Costa MCV, Botelho JMG, Alves LCB, Lima AA. Impacto da pandemia de COVID-19 na cobertura vacinal em crianças no Brasil Uma revisão da literatura. Res Soc Dev. 2022;11(14):e213111436227. doi: 10.33448/rsd-v11i14.36227. [DOI] [Google Scholar]
13.Global Vaccine Action Vaccine. 2013;31(Supl. 2):B5–B31. doi: 10.1016/j.vaccine.2013.02.015. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
14.Sato APS. Pandemia e coberturas vacinais: desafios para o retorno às escolas. Rev Saúde Pública. 2020;;54:115–115. doi: 10.11606/s1518-8787.2020054003142. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
15.Silva TMR, Sá ACMGN, Vieira EWR, Prates EJS, Beinner MA, Matozinhos FP. Number of doses of Measles-Mumps-Rubella vaccine applied in Brazil before and during the COVID-19 pandemic. BMC Infect Dis. 2021;21(1):1237–1237. doi: 10.1186/s12879-021-06927-6. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
16.Pacheco FC, França GVA, Elidio GA, Domingues CMAS, Oliveira C, Guilhem DB. Trends and spatial distribution of MMR vaccine coverage in Brazil during 2007-2017. Vaccine. 2019;37(20):2651–2655. doi: 10.1016/j.vaccine.2019.04.019. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
17.Lemos DRQ, Franco AR, Roriz MLFS, Carneiro AKB, Oliveira MHG, Souza FL, et al. Measles epidemic in Brazil in the post-elimination period: Coordinated response and containment strategies. Vaccine. 2017;35(13):1721–1728. doi: 10.1016/j.vaccine.2017.02.023. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
18.Brasil. Ministério da Saúde . Brasil recebe recertificação de país livre do sarampo [Internet] Brasília: Ministério da Saúde; 2024. [cited 2025 May 5]. Available from: https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/noticias/2024/novembro/brasil-recebe-recertificacao-de-pais-livre-do-sarampo . [Google Scholar]
19.Melo EB, Júnior, Almeida PD, Pereira BM, Borges PTM, Gir E, Araújo TME. Vaccination hesitation in children under five years of age: a scoping review. Rev Bras Enferm. 2023;76(5):e20220707. doi: 10.1590/0034-7167-2022-0707. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
20.Bastos ML, Menzies D, Hone T, Dehghani K, Trajman A. The impact of the Brazilian family health strategy on selected primary care sensitive conditions: A systematic review. PLoS One. 2017;12(8):e0182336. doi: 10.1371/journal.pone.0182336. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
21.Giovanella L, Bousquat A, Schenkman S, Almeida PF, Sardinha LMV, Vieira MLFP. The Family Health Strategy coverage in Brazil: what reveal the 2013 and 2019 National Health Surveys. Ciên Saúde Colet. 2021;26(Supl. 1):2543–2556. doi: 10.1590/1413-81232021266.1.43952020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
22.Sala A, Luppi CG, Wagner GA, Pinheiro RVB, Junior, Carneiro N., Junior Desempenho da atenção primária à saúde no estado de São Paulo, Brasil, no período de 2010-2019. Ciên Saúde Colet. 2024;29(6):e04112023. doi: 10.1590/1413-81232024296.04112023. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
23.Queiroz RCCS, Queiroz RCS, Rocha TAH, Silva FS, Santos IG, Silva IP, et al. Vaccination services and incomplete vaccine coverage for children: a comparative spatial analysis of the BRISA cohorts, São Luís (Maranhão State) and Ribeirão Preto (São Paulo State), Brazil. Cad Saúde Pública. 2021;37(6):e00037020. doi: 10.1590/0102-311X00037020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
24.Conheça a história do Zé Gotinha: de ícone da vacinação a celebridade nacional [Internet] Butantan; 2023. [cited 2025 Dec 4]. Available from: https://butantan.gov.br/noticias/conheca-a-historia-do-ze-gotinha-de-icone-da-vacinacao-a-celebridade-nacional#:~:text=Personagem%20levou%20o%20p%C3%BAblico%20infantil . [Google Scholar]
25.Figueiredo A, Simas C, Karafillakis E, Paterson P, Larson HJ. Mapping global trends in vaccine confidence and investigating barriers to vaccine uptake: a large-scale retrospective temporal modelling study. The Lancet. 2020;396(10255):898–908. doi: 10.1016/S0140-6736(20)31558-0. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

Rev Saude Publica. 2026 Feb 23;60:e7. [Article in Portuguese]

Risco de reintrodução de doenças preveníveis por vacinação no estado de São Paulo, Brasil

^ICoordenadoria de Controle de Doenças. Centro de Vigilância Epidemiológica "Prof. Alexandre Vranjac". Divisão de Imunização. São Paulo, SP, Brasil

^IIUniversidade Federal de São Paulo. Escola Paulista de Enfermagem. São Paulo, SP, Brasil

^IIIUniversidade de São Paulo. Escola de Enfermagem. São Paulo, SP, Brasil

^IVUniversidade Federal de Minas Gerais. Escola de Enfermagem. Belo Horizonte, MG, Brasil

^VUniversidade Federal de Minas Gerais. Escola de Enfermagem. Departamento de Enfermagem Materno-Infantil e Saúde Pública. Belo Horizonte, MG, Brasil

^{Correspondência:}

Conflito de Interesses: Os autores declaram não haver conflito de interesses.

Editor Associado: Eliseu Alves Waldman http://orcid.org/0000-0001-7807-6898

Roles

José Elisomar Silva de Santana: Concepção e planejamento do estudo, Coleta, análise e interpretação dos dados, Elaboração ou revisão do manuscrito, Aprovação da versão final, Responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo

Maria Lígia Bacciotte Ramos Nerger: Concepção e planejamento do estudo, Coleta, análise e interpretação dos dados, Elaboração ou revisão do manuscrito, Aprovação da versão final, Responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo

Tatiana Lang D’ Agostini: Concepção e planejamento do estudo, Coleta, análise e interpretação dos dados, Elaboração ou revisão do manuscrito, Aprovação da versão final, Responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo

Joyce Ribeiro da Conceição Santos: Coleta, análise e interpretação dos dados, Elaboração ou revisão do manuscrito, Aprovação da versão final, Responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo

Sheila Aparecida Ferreira Lachtim: Concepção e planejamento do estudo, Coleta, análise e interpretação dos dados, Elaboração ou revisão do manuscrito, Aprovação da versão final, Responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo

Camilla Stephane Oliveira Silva: Coleta, análise e interpretação dos dados, Elaboração ou revisão do manuscrito, Aprovação da versão final, Responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo

Thales Philipe Rodrigues da Silva: Concepção e planejamento do estudo, Coleta, análise e interpretação dos dados, Elaboração ou revisão do manuscrito, Aprovação da versão final, Responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo

Fernanda Penido Matozinhos: Concepção e planejamento do estudo, Coleta, análise e interpretação dos dados, Elaboração ou revisão do manuscrito, Aprovação da versão final, Responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo

RESUMO

OBJETIVO:

Analisar a classificação de risco de transmissão de doenças imunopreveníveis por vacinação nos municípios do estado de São Paulo (SP) e verificar a influência do porte populacional no risco de transmissão de doenças imunopreveníveis (RTDI) antes e depois da implementação do Microplanejamento para as Atividades de Vacinação de Alta Qualidade.

MÉTODOS:

Estudo epidemiológico, com delineamento ecológico, realizado com dados secundários de cobertura vacinal de nove imunobiológicos recomendados para o calendário vacinal de crianças menores de dois anos e da taxa de abandono para as vacinas de multidoses na mesma faixa etária no estado de SP, abrangendo os anos de 2022 e 2023. Após o cálculo de todos os indicadores, os municípios foram classificados conforme o risco de transmissão de doenças imunopreveníveis por vacinação.

RESULTADOS:

As análises dos indicadores de cobertura vacinal, taxa de abandono, homogeneidade de cobertura vacinal entre vacinas em menores de dois anos e indicador RTDI para menores ou igual a um ano revelaram que, em 2022, a vacina contra rotavírus humano apresentou a maior proporção de municípios que atingiram a meta de cobertura, com 46%, seguida pela vacina meningocócica (39%). No ano de 2023, a vacina contra rotavírus humano manteve-se com a maior proporção de municípios que atingiram a meta de cobertura (68%), seguida pela vacina pneumocócica (57%). Com relação ao RTDI, nos municípios de grande porte, o risco alto caiu de 100% para 91,2%, enquanto em municípios de médio porte houve redução de 90,8 para 66,7% e, nos de pequeno porte, de 68,3 para 56%.

CONCLUSÃO:

Existem desafios no estado quanto à classificação de RTDI por vacinação, especialmente em municípios de médio e grande porte. A utilização de indicadores de imunização por municípios pode ser bastante válida para a proposição de intervenções em saúde, visando ao aumento das coberturas vacinais.

DESCRITORES: Cobertura Vacinal, Gestão de Risco, Monitoramento Ambiental, Vigilância em Desastres

INTRODUÇÃO

O Programa Nacional de Imunizações (PNI) do Brasil, criado em 1973, é responsável pela operacionalização da Política Nacional de Imunizações e possui o objetivo de reduzir, controlar e eliminar a transmissão de doenças preveníveis por ação de vacinação. No cenário internacional, o PNI do Brasil é reconhecido mundialmente por seu amplo calendário vacinal, disponível para todos os ciclos de vida, e por reduzir a incidência e mortalidade de doenças preveníveis por ação de vacinação, além da erradicação de algumas delas^1,2. Com relação ao histórico do Programa Estadual de Imunização de São Paulo, as ações de imunização no estado tiveram atividades registradas desde 1962, previamente à criação do PNI, quando ocorreu a primeira campanha estadual de vacinação contra a poliomielite. No ano de 1968, houve a publicação da primeira Norma Técnica do Programa de Imunização da Secretaria de Estado da Saúde de São Paulo.

A Organização Mundial da Saúde (OMS) ressalta que as taxas de cobertura vacinal (CV) devem ser de pelo menos 95% para a maioria das vacinas. Atingir essa meta significa contribuir para a eliminação, o controle e, em alguns casos, como no da varíola, a erradicação de doenças preveníveis por ação de vacinação. Entretanto, nos últimos anos, a CV apresentou queda significativa no mundo e também no Brasil, principalmente para as vacinas que compõem o calendário básico infantil¹.

Tal contexto exigiu a implementação de novas estratégias capazes de melhorar as CV. Desta forma, no Brasil, o Ministério da Saúde (MS), no ano de 2023, ratificando o Movimento Nacional pela Vacinação instituído pelo governo brasileiro, iniciou em todo o território brasileiro o processo de microplanejamento, como parte das atividades de vacinação de alta qualidade (AVAQ). No microplanejamento, as estratégias de vacinação são planejadas desde o nível local e são ampliadas para os níveis mais amplos, até o nível nacional³.

O microplanejamento, por meio de suas práticas, visa ao manejo, controle e eliminação de diversas doenças preveníveis por ação de vacinação (como poliomielite, sarampo e rubéola), com a aplicação de critérios e indicadores (eficácia, homogeneidade, oportunidade, simultaneidade e eficiência) e identificação das características socioeconômicas, demográficas e sociais de cada município. Considera, também, as áreas de abrangência das unidades básicas de saúde (UBS), além das equipes de Estratégia Saúde da Família (ESF) que compõem essas localidades³.

A redução nas CV, especialmente com relação as vacinas que compõem o calendário infantil, é multicausal¹, sendo potencializada pelo fenômeno da hesitação vacinal. Tal comportamento é definido pela OMS como o atraso proposital ou recusa das vacinas recomendadas, independentemente de estas estarem disponíveis ou não nos serviços de saúde. Soma-se, ainda, a complexidade de abarcar aspectos socioculturais e econômicos de cada grupo social, bem como características culturais, geográficas e financeiras dos estados e municípios envolvidos^1,4. Assim, realizar a identificação das áreas mais propensas à transmissão de doenças preveníveis por ação de vacinação, além da identificação das respectivas CV e a realização de classificação de risco para transmissão dessas doenças, constitui-se em estratégia significativa para a construção de prioridades e ações públicas, oportunizando, assim, o controle dessas doenças^5,6.

Sendo assim, ao analisar as diferentes características dos municípios, é possível depreender que cada localidade possui determinado perfil de adequação ou não à CV, bem como seus motivos e implicações. Soma-se a isso, portanto, a importância da realização da classificação de risco de transmissão de doenças preveníveis por ação de vacinação, bem como a possibilidade de implementação de estratégias e meios de controle, com foco na prevenção e manejo de tais doenças e agravos⁶.

O objetivo deste estudo foi analisar a classificação de risco de transmissão de doenças preveníveis por vacinação nos municípios do estado de São Paulo, bem como verificar a influência do porte populacional no risco de transmissão de doenças imunopreveníveis antes e depois da implementação do microplanejamento para as AVAQ.

MÉTODOS

Trata-se de um estudo epidemiológico, com delineamento ecológico, realizado com dados secundários de CV e da taxa de abandono de nove imunobiológicos recomendados para o calendário vacinal de crianças menores de dois anos no estado de São Paulo. Ressalta-se que a vacina tríplice viral foi analisada considerando separadamente primeira e segunda dose. O período analisado compreendeu os anos de 2022 e 2023.

O estado de São Paulo é composto de 645 municípios, distribuídos em 248.219 km² e, em 2022, contava com aproximadamente 44.411.238 habitantes⁷. Essa unidade federativa é composta de 17 Departamentos Regionais de Saúde — DRS, cuja responsabilidade é coordenar as atividades da Secretaria de Estado da Saúde no âmbito regional e promover articulações⁸.

Os municípios do estado foram classificados segundo o porte populacional, baseando-se no estudo prévio realizado por Braz et al.⁵, como se segue: pequeno porte, quando a população estimada era igual ou menor a 20.000 habitantes; médio porte, com população entre 20.001 e 100.000 habitantes; e grande porte, quando maior ou igual a 100.001 habitantes. Vale ressaltar que, no estado de São Paulo, 59,53% dos municípios do estado apresentavam população estimada igual ou menor a 20.000 habitantes.

Os imunobiológicos selecionados foram: vacina oral contra o rotavírus (considerando-se tanto a dose ofertada pelo Sistema Único de Saúde [SUS] quanto a ofertada pela rede privada [rota-pentavalente]), vacina contra a doença meningocócica C (considerando também a segunda dose da meningocócica ACWY), vacina contra a doença pneumocócica (incluindo a segunda dose da pneumocócica 13V), vacina pentavalente (incluindo a terceira dose da vacina pentavalente e a terceira dose da vacina hexavalente na rede privada), vacina contra a poliomielite (considerando também a terceira dose da vacina inativada poliomielite [VIP] e vacina oral poliomielite [VOP], junto com a pentavalente inativada [DTPa+Hib+VIP] e a hexavalente), primeira dose da vacina tríplice viral (incluindo a primeira dose das vacinas quádrupla viral e tetraviral), segunda dose da vacina tríplice viral (considerando a segunda dose da quádrupla viral e segunda dose ou dose única da tetraviral), vacina contra a febre amarela (considerando aquelas de dose única, inicial ou primeira dose), primeira dose da vacina contra a hepatite A e primeira dose da vacina contra a varicela (incluindo também a primeira dose ou dose única da vacina tetraviral).

As doses de cada imunobiológico foram acessadas por meio do Sistema de Informações do Programa Nacional de Imunizações (SI-PNI), junto com os dados, que foram coletados do site do MS, no Painel de Monitoramento do Ministério da Saúde, filtrado por residência. As vacinas BCG e hepatite B não foram analisadas, pois no estado de São Paulo elas normalmente são administradas até o momento da alta hospitalar dos recém-nascidos, o que poderia causar alterações nas análises. Ressalta-se que, em um dos municípios analisados, para o ano de 2022, havia dados somente da segunda dose da vacina meningo C; sendo assim, não foi possível calcular a taxa de abandono para esse imunobiológico.

As CV foram extraídas, para o ano de 2022, via Tabnet/Departamento de Informática do SUS (DATASUS)^a e, para o ano de 2023, via Painel da Cobertura Vacinal das vacinas presentes no Calendário Nacional^b. Ambas as extrações foram realizadas no dia 10 de outubro de 2024, por residência. Ressalta-se que, a partir de 2023, o MS alterou a forma de disponibilizar as informações oficiais sobre a vacinação no território brasileiro. Até o ano de 2022, os dados eram acessados por meio do Tabnet/DATASUS. A partir de então, desde 2023, as consultas passaram a ser realizadas no Painel de Cobertura Vacinal do LocalizaSUS.

Posteriormente, as CV foram organizadas segundo as metas preconizadas pelo PNI, como maior ou igual a 90% para a vacina contra o rotavírus humano e maior ou igual a 95% para o restante dos imunobiológicos, obtendo-se a seguinte categorização: muito baixa (0% a menor que 50%), baixa (maior ou igual a 50% e menor que a meta) e adequada (maior ou igual à meta a menor que 120%).

A homogeneidade entre as vacinas seguiu a definição estabelecida pelo estudo de Braz et al.⁵, sendo então avaliada pela proporção de imunobiológicos que atingiram as metas de cobertura em cada município, além do Contrato Organizativo de Ação Pública da Saúde acordado pelo SUS. Foi classificada em: adequada (maior ou igual a 70% a menor que 100% das nove vacinas cuja cobertura vacinal estava adequada — menor ou igual à meta), baixa (maior ou igual a 50% a menor que 70% das nove vacinas com cobertura adequada) e muito baixa (menor que 50% para as nove vacinas analisadas com cobertura vacinal adequada). A taxa de abandono foi analisada somente em relação àquelas vacinas com esquema multidoses, como vacina contra a doença meningocócica C, pentavalente, pneumocócica 10, poliomielite e rotavírus humano. Para este fim, adotou-se o seguinte cálculo:

\begin{matrix} (n ú m e r o d e i n d i v í d u o q u e r e c e b e r a m a 1^{a} d o s e d a v a c i n a)- \\ T a x a d e a b a n d o n o = \frac{(n ú m e r o d e i n d i v í d u o q u e r e c e b e r a m a ú l t i m a d o s e d o e s q u e m a v a c i n a l)}{(n ú m e r o d e i n d i v í d u o q u e r e c e b e r a m a 1^{a} d o s e d a v a c i n a)} \times 100 \end{matrix}

Após o cálculo, as taxas de abandono foram classificadas em: baixa (menor que 5%), média (maior ou igual a 5% e menor ou igual a 10%) e alta (maior que 10%). Os municípios também receberam uma classificação quanto indicador de RTDI, disponível no Guia de Vigilância em Saúde⁹ e segundo classificação quanto ao risco de transmissão de doenças preveníveis por ação de vacinação, como descrito em Braz et al.⁵ e adaptado (Quadro).

Quadro. Síntese dos parâmetros utilizados para cálculo dos indicadores de imunização neste estudo, São Paulo, Brasil.

Indicador de risco de transmissão de doenças imunopreveníveis

Baixo risco, quando a homogeneidade de coberturas das vacinas do calendário das crianças com idade ≤ 1 ano for igual a 100%.
Médio risco, quando a homogeneidade de coberturas das vacinas do calendário das crianças com idade ≤ 1 ano "flutuar" entre ≥ 75 e < 100%.
Alto risco, quando a homogeneidade de coberturas das vacinas do calendário das crianças com idade ≤ 1 ano for < 75%.

Braz et al.⁵ adaptado^a

Muito baixo — município com homogeneidade de cobertura vacinal (HCV) igual 100%.
Baixo — município com HCV ≥ 70% e menor que < 100%, com cobertura vacinal (CV) adequada para as vacinas contra poliomielite, tríplice viral e pentavalente.
Médio — município com HCV ≥ 70% e < 100%, com CV abaixo da meta para até duas vacinas (poliomielite, tríplice viral ou pentavalente).
Alto — município com HCV < 70% (independente da CV).
Muito alto — município com HCV < 70%, taxa de abandono alta (> 10%) para qualquer um dos dez imunobiológicos avaliados e com grande porte populacional e/ou municípios sem registro vacinal (qualquer vacina), independentemente do porte populacional.

Open in a new tab

Adaptação: HCV ≤ 70%.

Os dados foram analisados por meio do software R, versão 4.4.1. As taxas de abandono foram comparadas proporcionalmente à homogeneidade de cobertura vacinal (HCV) e à classificação de RTDI segundo o porte populacional do município por meio do teste χ² de Pearson ou exato de Fisher, considerando-se cada ano de análise. Para verificar se houve redução significativa nas classificações de risco para a reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação no estado de São Paulo entre os anos de 2022 e 2023, utilizou-se o teste de postos sinalizados de Wilcoxon pareado. Adotou-se o nível de significância de 5% para o procedimento analítico em sua totalidade.

Foram construídos mapas coropléticos para verificar a distribuição espacial da classificação de risco para a transmissão de doenças preveníveis por ação de vacinação no estado de São Paulo, por município. Para esse procedimento analítico, utilizou-se o programa QGIS, versão 2.18.14.

Para a realização deste estudo, foram utilizados dados de domínio público e sem identificação individual, dispensando a aprovação de um comitê de ética e pesquisa.

RESULTADOS

No ano de 2022, para os nove imunobiológicos analisados no estado de São Paulo, a vacina rotavírus humano apresentou a maior proporção (46%) de municípios que alcançaram a meta de cobertura preconizada, seguida da vacina meningocócica (39%). Em contrapartida, neste mesmo ano, 18% dos municípios do estado de São Paulo apresentaram a CV muito baixa para a segunda dose da vacina tríplice viral (Figura 1). Ao se analisar o ano de 2023, observou-se aumento do número de municípios que alcançaram a meta preconizada para oito das nove vacinas analisadas, sendo o maior aumento o de número de municípios que alcançaram a meta para a vacina contra febre amarela (aumento de 109%), seguida da vacina tríplice viral D2 (aumento de 88%) e vacina contra hepatite A (aumento de 56%). Somente para a vacina contra varicela se observou redução no número de municípios que atingiram a meta preconizada, de 24% em relação ao ano de 2022 (Figura 1).

Ao se analisar a taxa de abandono, HCV e classificação de risco para a reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação segundo o porte populacional do município para o ano de 2022 e 2023, observou-se que municípios de pequeno porte apresentaram maior proporção de baixo abandono em comparação com municípios de médio e grande porte para as vacinas contra meningococo C, pneumo 10, poliomielite e rotavírus humano, com diferença estatisticamente significativa.

Com relação à HCV, municípios de pequeno porte do estado de São Paulo apresentaram maior proporção de HCV entre as vacinas adequadas (≥ 70 a < 100%) para os municípios de médio e grande porte. Por fim, quanto à classificação de risco para a reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação, municípios de pequeno porte foram classificados em menor proporção na categoria de risco alto e muito alto em comparação com municípios de médio e grande porte, considerando-se as duas classificações RTDI⁹ e a classificação de Braz et al.⁵ (Tabela 1).

Tabela 1. Taxa de abandono, homogeneidade de cobertura vacinal e classificação de risco para a transmissão de doenças preveníveis por vacinas segundo o porte populacional do município, São Paulo, 2022 e 2023.

Indicador		Classificação	Porte populacional
			2022				2023
			Pequeno	Médio	Grande	Valor p	Pequeno	Médio	Grande	Valor p
			n (%)	n (%)	n (%)		n (%)	n (%)	n (%)
Taxa de abandono	Meningo C	Baixa	249 (63,8)	121 (69,5)	61 (76,2)	< 0,001	231 (59,1)	103 (59,2)	57 (71,2)	< 0,001
		Média	51 (13,1)	41 (23,6)	14 (17,5)		49 (12,5)	45 (25,9)	14 (17,5)
		Alta	90 (23,1)	12 (6,9)	5 (6,2)		111 (28,4)	26 (14,9)	9 (11,2)
	Pentavalente	Baixa	243 (62,1)	126 (72,4)	65 (81,2)	< 0,001	259 (66,2)	136 (78,2)	67 (83,8)	< 0,001
		Média	65 (16,6)	32 (18,4)	10 (12,5)		49 (12,5)	24 (13,8)	8 (10,0)
		Alta	83 (21,2)	16 (9,2)	5 (6,2)		83 (21,2)	14 (8,0)	5 (6,2)
	Pneumocócica	Baixa	276 (70,6)	141 (81)	75 (93,8)	< 0,001	282 (72,1)	148 (85,1)	75 (93,8)	< 0,001
		Média	57 (14,6)	27 (15,5)	5 (6,2)		61 (15,6)	21 (12,1)	4 (5,0)
		Alta	58 (14,8)	6 (3,4)	0 (0)		48 (12,3)	5 (2,9)	1 (1,2)
	Poliomielite	Baixa	244 (62,4)	117 (67,2)	64 (80)	< 0,001	256 (65,5)	135 (77,6)	70 (87,5)	< 0,001
		Média	60 (15,3)	39 (22,4)	12 (15)		58 (14,8)	26 (14,9)	7 (8,8)
		Alta	87 (22,3)	18 (10,3)	4 (5)		77 (19,7)	13 (7,5)	3 (3,8)
	Rotavírus	Baixa	244 (62,4)	134 (77)	69 (86,2)	< 0,001	285 (72,9)	145 (83,3)	73 (91,2)	< 0,001
		Média	83 (21,2)	31 (17,8)	10 (12,5)		62 (15,9)	24 (13,8)	7 (8,8)
		Alta	64 (16,4)	9 (5,2)	1 (1,2)		44 (11,3)	5 (2,9)	0 (0)
Homogeneidade para < 2 anos		Adequada	132 (33,8)	10 (5,7)	0 (0)	< 0,001	166 (42,5)	49 (28,2)	4 (5,0)	< 0,001
		Baixa	53 (13,6)	23 (13,2)	2 (2,5)		83 (21,2)	31 (17,8)	8 (10,0)
		Muito baixa	206 (52,7)	141 (81)	78 (97,5)		142 (36,3)	94 (54)	68 (85,0)
RTDI⁹ para ≤ 1 ano		Baixo	72 (18,4)	0 (0)	0 (0)	< 0,001	106 (27,1)	26 (14,9)	1 (1,2)	< 0,001
		Médio	52 (13,3)	16 (9,2)	0 (0)		66 (16,9)	32 (18,4)	6 (7,5)
		Alto	267 (68,3)	158 (90,8)	80 (100)		219 (56)	116 (66,7)	73 (91,2)
Braz et al.⁵ para menores de 2 anos		Baixo e muito baixo	57 (14,6)	1 (0,6)	0 (0)	< 0,001	106 (27,1)	22 (12,6)	2 (2,5)	< 0,001
		Médio	75 (19,2)	9 (5,2)	0 (0)		60 (15,3)	27 (15,5)	2 (2,5)
		Alto e muito alto	259 (66,2)	164 (94,3)	80 (100)		225 (57,5)	125 (71,8)	76 (95,0)

Open in a new tab

HCV: homogeneidade de cobertura vacinal; RTDI: indicador de risco de transmissão de doenças imunopreveníveis.

Na Tabela 2, verificou-se a classificação de risco para a reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação no estado de São Paulo nos anos de 2022 e 2023, segundo o RTDI⁹ e a classificação de Braz et al.⁵ Observou-se que, para ambos os métodos, a proporção de casos classificados como de risco "baixo" na classificação RTDI⁹ e "muito baixo e baixo" na classificação de Braz et al.⁵ aumentou de 11,2% em 2022 para 20,6% e de 9% para 20,2% em 2023, respectivamente. A proporção de casos classificados como de risco "alto" segundo a RTDI⁹ e "alto e muito alto" segundo Braz et al.⁵ diminuiu de 78,3% em 2022 para 63,3% em 2023 e de 78% em 2022 para 66% em 2023, respectivamente, com diferença estatisticamente significativa (p < 0,001) (Tabela 2 e Figuras 2 e 3).

Tabela 2. Classificação de risco para a reintrodução de doenças preveníveis por vacinas segundo o ano, São Paulo, 2022 e 2023, para crianças menores de dois anos.

		Anos		Valor p
		2022	2023
		n (%)	n (%)
Classificação de risco (RTDI)⁹ para ≤ 1 ano
	Baixo	72 (11,2)	133 (20,6)	< 0,001
	Médio	68 (10,5)	104 (16,1)
	Alto	505 (78,3)	408 (63,3)
Classificação de risco (Braz et al.⁵) para menores de 2 anos
	Muito baixo e baixo	58 (9,0)	130 (20,2)	< 0,001
	Médio	84 (13,0)	89 (13,8)
	Alto e muito alto	503 (78,0)	426 (66,0)

Open in a new tab

RTDI: indicador de risco de transmissão de doenças imunopreveníveis.

DISCUSSÃO

As análises dos indicadores de CV, taxa de abandono, HCV e classificação de risco para reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação no estado de São Paulo, para os anos de 2022 e 2023, demonstraram que, em 2022, a vacina contra rotavírus humano foi a que apresentou a maior proporção de municípios do estado que atingiram a meta de cobertura, com 46%, seguida pela vacina meningocócica (38%).

Em 2023, observou-se aumento no número de municípios que alcançaram a meta para oito das nove vacinas analisadas, destacando-se a febre amarela, com aumento de 109%. Comparando-se os anos 2022 e 2023, houve melhora geral na CV e redução no risco de reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação, com aumento na proporção de municípios em risco "baixo" pela classificação RTDI⁹ e "muito baixo e baixo" e redução no risco "alto e muito alto" pela classificação de Braz et al.⁵ Vale ressaltar que, a partir do segundo semestre de 2023, houve desabastecimento importante da vacina varicela, o que pode ter interferido no resultado.

Desde a sua criação, o PNI implementou estratégias eficazes que refletem as diretrizes da OMS, alcançando sucessos na ampliação da CV e, por meio desta, possibilitou a erradicação de doenças preveníveis por ação de vacinação, bem como a redução significativa na ocorrência de doenças, como difteria e coqueluche¹⁰. Contudo, apesar dos esforços para seguir os calendários vigentes, o movimento antivacinal tomou uma proporção ainda maior e importante repercussão na internet. Durante a pandemia de covid-19 esse movimento se intensificou⁸, o que resultou em queda abrupta e significativa nas taxas de CV, especialmente entre o público infantil, afetando consideravelmente a segurança sanitária^4,11,12. Além disso, o risco do contágio pelo vírus, o isolamento social e a circulação limitada de pessoas nos ambientes reduziu grandemente a procura dos serviços de saúde pela população, o que prejudicou a cobertura vacinal de diversas vacinas¹². A população, motivada pelo medo de expor as crianças ao vírus da covid-19, evitou as salas de vacinação mesmo que as recomendações de que as imunizações devessem ser mantidas¹². O isolamento, alinhado com a reorganização da atenção primária para atender os casos de covid-19, resultou em uma queda histórica pela procura de vacinas, culminando em vários calendários vacinais atrasados no mundo¹².

A redução da mortalidade infantil ao longo dos anos deve-se a programas de imunização bem-sucedidos^10,13, de modo que as quedas das CV na população, especialmente das crianças, é preocupante¹⁴. Apesar o Brasil de ter sido certificado como área livre da circulação do vírus do sarampo pela Organização Pan-Americana da Saúde em 2016, as taxas de CV da vacina tríplice viral^15-17 — que confere proteção contra sarampo, caxumba e rubéola — vêm sofrendo declínio acentuado desde então. Diante de tal realidade epidemiológica do Brasil, o sarampo foi reintroduzido e disseminado em seu território, tornando o país área de risco à circulação do vírus em 2019, após a confirmação de transmissão sustentada da doença no país^15-17.

Em 2024, o Brasil foi recertificado como país livre do sarampo. Esse resultado foi alcançado, entre outras iniciativas, por meio da intensificação das campanhas de vacinação em áreas de fronteira e locais de difícil acesso, da busca ativa de casos suspeitos e da realização do Dia S de combate ao sarampo¹⁸.

Apesar da recertificação, ressalta-se a importância da continuidade de elaboração de instrumentos com potencial para combater a deficiência de informações acerca dos imunobiológicos, uma vez que a desinformação aliada a inquietações quanto às reações adversas e quanto à segurança na administração das vacinas são os principais fatores de hesitação vacinal¹⁹.

No que tange à classificação de risco, observou-se aumento das cidades classificadas como de risco "muito baixo e baixo" em relação ao ano de 2023 e redução para cidades classificadas como de risco "alto e muito alto", mais expressiva nos municípios de pequeno porte. Estudo realizado no estado de Minas Gerais observou o mesmo fenômeno da influência do porte populacional nos indicadores e na classificação de risco⁶. Nesse contexto, destaca-se o papel da ESF na garantia da equidade do cuidado, aumento das CV e redução da mortalidade infantil²⁰.

É notório que a materialização do PNI ocorre em todo o território brasileiro e de forma gratuita nos serviços de atenção primária à saúde (APS). Observa-se menor cobertura da APS, historicamente, nos territórios mais desenvolvidos e nas classes econômicas mais elevadas, e que a implantação da ESF em grandes centros urbanos é um desafio²¹. No estado de São Paulo, constatou-se que cobertura da APS apresentou aumento até o ano de 2016 e estabilização nos anos seguintes²².

No que diz respeito à disponibilidade física e à acessibilidade geográfica, ainda são escassos os estudos detalhados sobre a realidade das UBS no Brasil. Entretanto, é possível observar que existem diferenças na qualidade do serviço de vacinação entre UBS, como disponibilidade dos imunobiológicos e presença de profissionais qualificados. Essa desigualdade resulta muitas vezes no encaminhamento dos pacientes para UBS distantes de suas residências, o que pode aumentar a desistência da vacinação²³.

Um exemplo notável de estratégia do PNI, que permanece até os dias atuais, é a criação do personagem Zé Gotinha em 1986, que objetivou a aproximação e confiança da população na campanha contra a poliomielite, por meio de informações técnico-científicas compartilhadas em uma linguagem mais dinâmica e lúdica. O mascote desempenhou um papel importante no aumento das taxas de CV, especialmente entre os anos 2000 e 2015²⁴. Além disso, com atuação global, em 2010 foi criado o Vaccine Confidence Project, cujos objetivos são detectar precocemente possíveis hesitações vacinais por meio de diálogos com as populações e os órgãos vigentes, buscando-se assim evitar lacunas e abandonos nos calendários vacinais²⁵.

Soma-se a esse cenário o papel importante do microplanejamento, que demonstra impacto positivo na vacinação de rotina e no fortalecimento do PNI no Brasil³. Além disso, o microplanejamento para as AVAQ, em conjunto com o método de multivacinação descentralizada, contribuiu para o aumento do número de doses de vacinas aplicadas no Brasil, o aumento da CV e do número de municípios e estados brasileiros que alcançaram a meta da CV para a maioria das vacinas³.

Com relação à classificação de risco para a reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação, os resultados obtidos, tanto pelo RTDI⁹ quanto por Braz et al.⁵, mostraram melhora na quantidade de municípios do estado de São Paulo que foram classificados com risco muito baixo e baixo de reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação em 2023, em comparação com 2022.

Por fim, ressalta-se que este estudo apresenta algumas limitações, destacando-se o uso de bases de dados secundárias. Assim, os pesquisadores não tiveram controle sobre a qualidade do registro de doses aplicadas nos sistemas de informação, além de terem utilizado bases populacionais diferentes como denominador para o cálculo das CV. Como mencionado, os painéis de monitoramento do PNI (Tabnet e LocalizaSUS) são uma forma segura de apuração, consistente e bem utilizada para discutir estratégias e políticas de saúde por meio da cobertura vacinal no país¹⁵.

Todavia, reforça-se o uso de metodologia rigorosa neste estudo, que possibilita o acompanhamento das CV e a recolocação de políticas e estratégias prioritárias nos municípios com risco de transmissão de doenças preveníveis por ação de vacinação. Assim, o estudo contribui de maneira direta para o aprimoramento e êxito do PNI nesses locais, o que resulta em ampliação da prevenção de surtos e maior proteção da saúde da população⁵.

Este estudo ressaltou o aumento no número de municípios que atingiram as metas preconizadas para a maioria dos imunobiológicos analisados. Com relação ao porte populacional, municípios de pequeno porte apresentaram melhores indicadores para taxa de abandono e HCV adequada e foram classificados em menor proporção na categoria de risco alto e muito alto de reintrodução de doenças preveníveis por ação de vacinação em comparação com municípios de médio e grande porte.

Funding Statement

Fonte de Financiamento: nenhuma.

Footnotes

Disponível em: http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/dhdat.exe?bd_pni/cpnibr.def

Disponível em: https://infoms.saude.gov.br/extensions/SEIDIGI_DEMAS_VACINACAO_CALENDARIO_NACIONAL_COBERTURA_RESIDENCIA/SEIDIGI_DEMAS_VACINACAO_CALENDARIO_NACIONAL_COBERTURA_RESIDENCIA.html

Fonte de Financiamento: nenhuma.

Disponibilidade de Dados:

Os dados estão disponíveis via Tabnet/Datasus em http://tabnet.datasus.gov.br, e para o ano de 2023 via Painel da Cobertura Vacinal das vacinas presentes no Calendário Nacional em https://infoms.saude.gov.br/extensions/seidigi_demas_vacinacao_calendario_nacional_cobertura_residencia/seidigi_demas_vacinacao_calendario_nacional_cobertura_residencia.html

Associated Data

This section collects any data citations, data availability statements, or supplementary materials included in this article.

Data Availability Statement

[B1] 1.Sato APS. What is the importance of vaccine hesitancy in the drop of vaccination coverage in Brazil? Rev Saúde Pública. 2018;52:1–9. doi: 10.11606/S1518-8787.2018052001199. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B2] 2.Domingues CMAS, Maranhão AGK, Teixeira AM, Fantinato FFS, Domingues RAS. 46 anos do Programa Nacional de Imunizações: uma história repleta de conquistas e desafios a serem superados. Cad Saúde Pública. 2020;36(Supl. 2):e00222919. doi: 10.1590/0102-311X00222919. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B3] 3.Araújo ACM, Nascimento LMD, Silva TPR, Melo FC, Lemos DRQ, Matozinhos FP, et al. O microplanejamento como ferramenta de fortalecimento do Programa Nacional de Imunizações no Brasil. Rev Panam Salud Publica. 2024;48:e68. doi: 10.26633/RPSP.2024.68. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B4] 4.MacDonald NE. Vaccine hesitancy: Definition, scope and determinants. Vaccine. 2015;33(34):4161–4164. doi: 10.1016/j.vaccine.2015.04.036. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B5] 5.Braz RM, Domingues CMAS, Teixeira AMS, Luna EJA. Classification of transmission risk of vaccine-preventable diseases based on vaccination indicators in Brazilian municipalities. Epidemiol Serv Saúde. 2016;25(4):745–754. doi: 10.5123/s1679-49742016000400008. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B6] 6.Silva TPR, Vimieiro AM, Gusmão JD, Souza JFA, Lachtim SAF, Vieira EWR, et al. Classificação de risco para transmissão de doenças imunopreveníveis em Minas Gerais, Brasil: dois anos desde o início da pandemia de COVID-19. Ciênc Saúde Colet. 2023;28(3):699–710. doi: 10.1590/1413-81232023283.11192022. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B7] 7.Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística . Panorama: São Paulo [Internet] Rio de Janeiro: IBGE; 2021. [cited 2024 Oct 28]. Available from: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/sp/panorama . [Google Scholar]

[B8] 8.Governo do Estado de São Paulo . Secretaria de Estado de Saúde. Regionais de Saúde [Internet] São Paulo: Governo do Estado de São Paulo; 2024. [cited 2025 Dec 4]. Available from: https://www.saude.sp.gov.br/ses/institucional/departamentos-regionais-de-saude/regionais-de-saude . [Google Scholar]

[B9] 9.Brasil. Ministério da Saúde . Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Articulação Estratégica de Vigilância em Saúde. Guia de Vigilância em Saúde [Internet] 5ª ed. Brasília: Ministério da Saúde; 2022. [cited 2024 Oct 28]. pp. 1126–1126. Available from: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/guia_vigilancia_saude_5ed_rev_atual.pdf . [Google Scholar]

[B10] 10.World Health Organization . Lessons learned [Internet] Genebra: World Health Organization; 2019. [cited 2024 Oct 28]. The global vaccine action plan 2011-2020. Available from: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/329097/WHO-IVB-19.07-eng.pdf?ua=1 . [Google Scholar]

[B11] 11.Silveira MF, Tonial CT, Maranhão AGK, Teixeira AMS, Hallal PC, Menezes AMB, et al. Missed childhood immunizations during the COVID-19 pandemic in Brazil: Analyses of routine statistics and of a national household survey. Vaccine. 2021;39(25):3404–3409. doi: 10.1016/j.vaccine.2021.04.046. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B12] 12.Abreu IR, Alexandre MMM, Costa MCV, Botelho JMG, Alves LCB, Lima AA. Impacto da pandemia de COVID-19 na cobertura vacinal em crianças no Brasil Uma revisão da literatura. Res Soc Dev. 2022;11(14):e213111436227. doi: 10.33448/rsd-v11i14.36227. [DOI] [Google Scholar]

[B13] 13.Global Vaccine Action Vaccine. 2013;31(Supl. 2):B5–B31. doi: 10.1016/j.vaccine.2013.02.015. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B14] 14.Sato APS. Pandemia e coberturas vacinais: desafios para o retorno às escolas. Rev Saúde Pública. 2020;;54:115–115. doi: 10.11606/s1518-8787.2020054003142. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B15] 15.Silva TMR, Sá ACMGN, Vieira EWR, Prates EJS, Beinner MA, Matozinhos FP. Number of doses of Measles-Mumps-Rubella vaccine applied in Brazil before and during the COVID-19 pandemic. BMC Infect Dis. 2021;21(1):1237–1237. doi: 10.1186/s12879-021-06927-6. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B16] 16.Pacheco FC, França GVA, Elidio GA, Domingues CMAS, Oliveira C, Guilhem DB. Trends and spatial distribution of MMR vaccine coverage in Brazil during 2007-2017. Vaccine. 2019;37(20):2651–2655. doi: 10.1016/j.vaccine.2019.04.019. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B17] 17.Lemos DRQ, Franco AR, Roriz MLFS, Carneiro AKB, Oliveira MHG, Souza FL, et al. Measles epidemic in Brazil in the post-elimination period: Coordinated response and containment strategies. Vaccine. 2017;35(13):1721–1728. doi: 10.1016/j.vaccine.2017.02.023. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B18] 18.Brasil. Ministério da Saúde . Brasil recebe recertificação de país livre do sarampo [Internet] Brasília: Ministério da Saúde; 2024. [cited 2025 May 5]. Available from: https://www.gov.br/saude/pt-br/assuntos/noticias/2024/novembro/brasil-recebe-recertificacao-de-pais-livre-do-sarampo . [Google Scholar]

[B19] 19.Melo EB, Júnior, Almeida PD, Pereira BM, Borges PTM, Gir E, Araújo TME. Vaccination hesitation in children under five years of age: a scoping review. Rev Bras Enferm. 2023;76(5):e20220707. doi: 10.1590/0034-7167-2022-0707. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B20] 20.Bastos ML, Menzies D, Hone T, Dehghani K, Trajman A. The impact of the Brazilian family health strategy on selected primary care sensitive conditions: A systematic review. PLoS One. 2017;12(8):e0182336. doi: 10.1371/journal.pone.0182336. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

[B21] 21.Giovanella L, Bousquat A, Schenkman S, Almeida PF, Sardinha LMV, Vieira MLFP. The Family Health Strategy coverage in Brazil: what reveal the 2013 and 2019 National Health Surveys. Ciên Saúde Colet. 2021;26(Supl. 1):2543–2556. doi: 10.1590/1413-81232021266.1.43952020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B22] 22.Sala A, Luppi CG, Wagner GA, Pinheiro RVB, Junior, Carneiro N., Junior Desempenho da atenção primária à saúde no estado de São Paulo, Brasil, no período de 2010-2019. Ciên Saúde Colet. 2024;29(6):e04112023. doi: 10.1590/1413-81232024296.04112023. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B23] 23.Queiroz RCCS, Queiroz RCS, Rocha TAH, Silva FS, Santos IG, Silva IP, et al. Vaccination services and incomplete vaccine coverage for children: a comparative spatial analysis of the BRISA cohorts, São Luís (Maranhão State) and Ribeirão Preto (São Paulo State), Brazil. Cad Saúde Pública. 2021;37(6):e00037020. doi: 10.1590/0102-311X00037020. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]

[B24] 24.Conheça a história do Zé Gotinha: de ícone da vacinação a celebridade nacional [Internet] Butantan; 2023. [cited 2025 Dec 4]. Available from: https://butantan.gov.br/noticias/conheca-a-historia-do-ze-gotinha-de-icone-da-vacinacao-a-celebridade-nacional#:~:text=Personagem%20levou%20o%20p%C3%BAblico%20infantil . [Google Scholar]

[B25] 25.Figueiredo A, Simas C, Karafillakis E, Paterson P, Larson HJ. Mapping global trends in vaccine confidence and investigating barriers to vaccine uptake: a large-scale retrospective temporal modelling study. The Lancet. 2020;396(10255):898–908. doi: 10.1016/S0140-6736(20)31558-0. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

PERMALINK

Risk of reintroduction of vaccine-preventable diseases in the state of São Paulo, Brazil

José Elisomar Silva de Santana

Maria Lígia Bacciotte Ramos Nerger

Tatiana Lang D’ Agostini

Joyce Ribeiro da Conceição Santos

Sheila Aparecida Ferreira Lachtim

Camilla Stephane Oliveira Silva

Thales Philipe Rodrigues da Silva

Fernanda Penido Matozinhos

Roles

ABSTRACT

OBJECTIVE:

METHODS:

RESULTS:

CONCLUSION:

INTRODUCTION

METHODS

Chart. Synthesis of the parameters used for calculating the immunization indicators in this study, São Paulo, Brazil.

RESULTS

Figure 1. Percentage of municipalities according to the vaccine coverage classification, São Paulo, Brazil, 2022 and 2023a.

Table 1. Dropout rates, homogeneity of vaccination coverage, and risk classification for the transmission of vaccine-preventable diseases according to the population size of the municipality, São Paulo, 2022 e 2023.

Table 2. Risk classification for the reintroduction of vaccine-preventable diseases by year, São Paulo, 2022 and 2023, for children under two years of age.

Figure 2. Spatial distribution of municipalities in the state of São Paulo according to the risk indicator for the transmission of vaccine-preventable diseases. São Paulo, Brazil, 2022 and 2023.

Figure 3. Spatial distribution of municipalities in the state of São Paulo according to classification regarding the risk of transmission of vaccine-preventable diseases, as described in Braz et al. 5 and adapted. São Paulo, Brazil, 2022 and 2023.

DISCUSSION

Funding Statement

Footnotes

Data Availability:

REFERENCES

Risco de reintrodução de doenças preveníveis por vacinação no estado de São Paulo, Brasil

José Elisomar Silva de Santana

Maria Lígia Bacciotte Ramos Nerger

Tatiana Lang D’ Agostini

Joyce Ribeiro da Conceição Santos

Sheila Aparecida Ferreira Lachtim

Camilla Stephane Oliveira Silva

Thales Philipe Rodrigues da Silva

Fernanda Penido Matozinhos

Roles

RESUMO

OBJETIVO:

MÉTODOS:

RESULTADOS:

CONCLUSÃO:

INTRODUÇÃO

MÉTODOS

Quadro. Síntese dos parâmetros utilizados para cálculo dos indicadores de imunização neste estudo, São Paulo, Brasil.

RESULTADOS

Figura 1. Porcentagem de municípios segundo classificação de cobertura vacinal, São Paulo, Brasil, 2022 e 2023a .

Tabela 1. Taxa de abandono, homogeneidade de cobertura vacinal e classificação de risco para a transmissão de doenças preveníveis por vacinas segundo o porte populacional do município, São Paulo, 2022 e 2023.

Tabela 2. Classificação de risco para a reintrodução de doenças preveníveis por vacinas segundo o ano, São Paulo, 2022 e 2023, para crianças menores de dois anos.

Figura 2. Distribuição espacial dos municípios do estado de São Paulo segundo o indicador de risco de transmissão de doenças preveníveis por vacinas. São Paulo, Brasil, 2022 e 2023.

Figura 3. Distribuição espacial dos municípios do estado de São Paulo segundo classificação quanto ao risco de transmissão de doenças preveníveis por vacinas, como descrito em Braz et al. 5 e adaptado. São Paulo, Brasil, 2022 e 2023.

DISCUSSÃO

Funding Statement

Footnotes

Disponibilidade de Dados:

Associated Data

Data Availability Statement

ACTIONS

PERMALINK

RESOURCES

Similar articles

Cited by other articles

Links to NCBI Databases

Figure 1. Percentage of municipalities according to the vaccine coverage classification, São Paulo, Brazil, 2022 and 2023^a.

Figure 3. Spatial distribution of municipalities in the state of São Paulo according to classification regarding the risk of transmission of vaccine-preventable diseases, as described in Braz et al.⁵ and adapted. São Paulo, Brazil, 2022 and 2023.

Figura 1. Porcentagem de municípios segundo classificação de cobertura vacinal, São Paulo, Brasil, 2022 e 2023^a .

Figura 3. Distribuição espacial dos municípios do estado de São Paulo segundo classificação quanto ao risco de transmissão de doenças preveníveis por vacinas, como descrito em Braz et al.⁵ e adaptado. São Paulo, Brasil, 2022 e 2023.