A análise espacial de indicadores de saúde tem sido um importante instrumento na detecção de diferenciais intra-urbanos. O estudo objetivou traçar um perfil dos nascimentos em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, em 2001, analisando a presença de conglomerados espaciais de indicadores de saúde do recém-nascido e suas mães, a partir de dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos. Para cada área de abrangência das Unidades Básicas de Saúde, foram calculadas as proporções desses indicadores, utilizando-se o método Bayesiano empírico. Para análise espacial, foram utilizados os índices de Moran global e local (LISA). Áreas com índices de autocorrelação espacial significantes (p < 0,05) foram visualizadas através de mapas. Foram encontrados conglomerados de áreas com índices de autocorrelação espacial significativos para os indicadores adolescentes, menos de oito anos de estudo, filhos mortos em gestações anteriores, cesárea e menos de quatro consultas no pré-natal, guardando relação com as características sócio-demográficas das áreas. A metodologia utilizada configurou-se como um ótimo instrumento de detecção de conglomerados de áreas de risco à saúde materno infantil, podendo facilmente ser incorporada como mecanismo de monitoramento dos eventos relacionados aos nascimentos em Belo Horizonte.

Spatial analysis of health indicators is as an important methodology for detection of intra-urban differences. This study aimed to examine the spatial distribution of all live births in Belo Horizonte, analyzing the presence of spatial clusters of health indicators for newborns and their mothers, using data from the Information System on Live Births. For each area covered by a Primary Health Care Unit, we calculated the indicators using empirical Bayesian methods. For spatial analysis, the indicators obtained from the global Moran (I) index and Local Indicators of Spatial Association (LISA) were used. Analysis using LISA showed the presence of relevant spatial clusters for adolescent mothers and those with low schooling, stillbirths in previous pregnancies, cesarean sections, and low attendance at prenatal care, especially in areas with low socio-demographic characteristics. The methodology adopted was configured as a key instrument for detecting risk areas where clustering occurs. The method can easily be incorporated into health surveillance systems as a mechanism for controlling events related to births in a given area.