O presente estudo objetivou estimar a prevalência da prematuridade no Estado de Santa Catarina, Brasil, e identificar seus fatores associados. Os dados foram obtidos no banco de dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC) de Santa Catarina. Foram aplicados os testes qui-quadrado e de tendência linear de Wald entre a variável dependente (prematuridade) e as independentes. Para verificar a associação dos fatores estudados à prematuridade realizou-se a análise de regressão logística múltipla. Em 2005, a prevalência de prematuridade foi igual a 6,1% (IC95%: 5,9-6,2). A chance de prematuridade foi maior quanto menor o número de consultas pré-natal, em mães com idade superior a 40 e inferior a 20 anos e em mães submetidas ao parto cesariano. A prevalência de prematuridade parece estar aumentando em Santa Catarina. Dado o atual panorama no estado, é possível sugerir que o incentivo à assistência pré-natal e o desestímulo à cesariana eletiva poderiam contribuir com a redução da prematuridade. Mais estudos utilizando os bancos de dados existentes e apontando suas fragilidades podem contribuir para a melhoria da qualidade dessas informações.

The aim of this study was to evaluate the prevalence of preterm birth in the State of Santa Catarina, Brazil, and identify associated factors. Data were obtained from the SINASC database (Information System on Live Births). The qui-squared test and Wald linear trend test between the dependent variable (prematurity) and the covariates were applied. Logistic regression was performed to evaluate the association between factors. In 2005, the preterm birth rate was 6.1% (95%CI: 5.9-6.2). Odds of prematurity were higher among mothers under 20 and over 40 years old, those with fewer prenatal consultations, and those undergoing cesarean sections. Prevalence of prematurity in Santa Catarina appears to be increasing. This scenario suggests the need to encourage prenatal care and discourage cesarean deliveries in order to decrease the prematurity rate. More studies using the existing databases could help identify their shortcomings and improve the quality of the data.