ANÁLISE ESPACIAL DA INCIDÊNCIA DA COVID-19 E O CONTEXTO SOCIODEMOGRÁFICO NO BRASIL

Marcella Cini Oliveira; Marcele Gonçalves da Silva; Carlos Eduardo Raymundo (Colaborador); Tatiana de Araújo Eleutério (Colaborador); Suzana Rosa André; Eny REgina da Silva Queiroz

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Trabalho

Título do Trabalho

ANÁLISE ESPACIAL DA INCIDÊNCIA DA COVID-19 E O CONTEXTO SOCIODEMOGRÁFICO NO BRASIL

Autores

Marcella Cini Oliveira
Marcele Gonçalves da Silva
Carlos Eduardo Raymundo (Colaborador)
Tatiana de Araújo Eleutério (Colaborador)
Suzana Rosa André
Eny REgina da Silva Queiroz

Modalidade

Resumo apresentação oral padrão

Área temática

Centro de Ciências de Saúde (CCS)/Medicina

Data de Publicação

22/03/2021

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/jgmictac/313563-analise-espacial-da-incidencia-da-covid-19-e-o-contexto-sociodemografico-no-brasil

ISBN

978-65-5941-128-3

Palavras-Chave

COVID-19, epidemiologia, desigualdade, determinantes sociais, estudo ecológico, MGWR, análise espacial.

Resumo

Tema/objetivos: Na ausência de uma vacina ou de um tratamento antiviral seguro e eficaz para a COVID-19, as medidas não-farmacológicas são essenciais para a prevenção e controle da doença. Contudo, estas medidas não são viáveis para milhões de indivíduos que vivem em territórios com maior vulnerabilidade social. O estudo visa analisar a distribuição espacial da incidência da COVID-19 nos municípios do Brasil e investigar a sua associação com determinantes sociodemográficos para melhor compreender o contexto social e a propagação da epidemia no país. Procedimentos metodológicos: Este é um estudo ecológico analítico. O período de estudo foi de 25 de fevereiro a 13 de agosto de 2020. Os dados de COVID-19 foram coletados do Painel Coronavírus do Ministério da Saúde. A incidência da doença (desfecho) por município foi calculada pela razão entre o número absoluto de casos e a população residente no município. Foram utilizadas covariáveis demográficas, socioeconômicas e de assistência à saúde, todas no nível municipal, para a investigação de possíveis associações com o desfecho. A correlação entre o desfecho e as covariáveis foi analisada pelo coeficiente de correlação de Spearman. A análise multivariada utilizou modelos de regressão global: modelo ordinário de mínimos quadrados (OLS), modelo autoregressivo espacial (SAR), e modelo autoregressivo condicional (CAR) e o modelo de regressão local chamado regressão multiescalar ponderada geograficamente (MGWR). Resultados finais: As maiores taxas de incidência da doença ocorreram na região norte, nordeste e no litoral brasileiro, especialmente do nordeste ao sudeste. O índice de Moran da incidência da doença foi de 0,571 (p < 0.002), demonstrando dependência espacial. As covariáveis proporção de idosos e Razão de Mortalidade Proporcional (RMP) tiveram uma correlação inversa significativa com a incidência da doença. As covariáveis proporção da população de cor/raça parda e preta, densidade demográfica, índice de Gini mostraram significativa correlação positiva com a incidência da doença. Na análise multivariada, as covariáveis que permaneceram no modelo foram: o Índice de Gini, a razão de enfermeiros por 1.000 habitantes e a RMP. O índice de Gini mensura a concentração de renda, de forma que quanto maior seu valor maior a desigualdade no município. A razão de enfermeiros por 1.000 habitantes é um indicador da capacidade assistencial, quanto maior o valor, melhor a capacidade instalada. Já o RMP, ou Indicador de Swaroop-Uemura, mostra mortalidade proporcional de indivíduos com 50 anos ou mais, de forma que quanto maior o seu valor melhor será o desenvolvimento social do município. O modelo mostrou que quanto maior o índice Gini, maior foi a incidência da doença. Do mesmo modo, quanto mais elevada foi a razão de enfermeiros por 1.000 habitantes, mais elevada foi a incidência da COVID-19. Já a RMP foi inversamente associada à incidência da doença. O índice de Gini elevado e a RMP baixa caracterizam municípios com maior vulnerabilidade social. Nestes municípios, o risco de adoecimento foi maior. A maior razão de enfermeiros por 1.000 habitantes possibilitou um melhor diagnóstico e notificação da doença e por isto associou-se a um maior número de casos nos municípios. Apesar da susceptibilidade universal à COVID-19, as populações com maior vulnerabilidade social tiveram maior risco da doença. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 1. HUANG, C. et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet (London, England), 2020,v. 395, n. 10223, p. 497–506. 2. LIU, Y. et al. The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus. Journal of Travel Medicine,2020, v. 27, n. 2, p. 1–4. 3. WU, Y. C.; CHEN, C. S.; CHAN, Y. J. The outbreak of COVID-19: An overview. Journal of the Chinese Medical Association, 2020, v. 83, n. 3, p. 217–220.

Título do Evento: XLII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC 2020 - Edição Especial) - Evento UFRJ
Título dos Anais do Evento: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

OLIVEIRA, Marcella Cini et al.. ANÁLISE ESPACIAL DA INCIDÊNCIA DA COVID-19 E O CONTEXTO SOCIODEMOGRÁFICO NO BRASIL.. In: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural. Anais...Rio de Janeiro(RJ) UFRJ, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/jgmictac/313563-ANALISE-ESPACIAL-DA-INCIDENCIA-DA-COVID-19-E-O-CONTEXTO-SOCIODEMOGRAFICO-NO-BRASIL. Acesso em: 12/08/2025