PROPOSTA DE ÍNDICE PARA AVALIAÇÃO DE SITUAÇÃO DE VULNERABILIDADE SOCIAL AO COVID-19

Autores

  • Juliana Ramalho Barros Professora Doutora, Universidade Federal de Goiás.
  • Thamy Barbara Gioia Doutoranda, Programa de Pós-graduação em Geografia pela Universidade Federal de Goiás
  • Hérika Silva Vasques Doutoranda, Programa de Pós-graduação em Geografia pela Universidade Federal de Goiás.

DOI:

https://doi.org/10.14393/Hygeia0054537

Palavras-chave:

Índice de Vulnerabilidade Social, Algoritmos de machine learning, COVID-19, Goiás

Resumo

O processo saúde-doença é permeado por fatores que vão além da susceptibilidade genética e biológica, mas também por variáveis ligadas às condições sociais e econômicas que podem ser expressas em situações de vulnerabilidade em saúde. O cenário de expansão da COVID-19 no Brasil tem demonstrado como as desigualdades sociais repercutem nesse processo saúde-doença, de modo que, avaliar tais disparidades pode oferecer suporte ao enfrentamento da doença no País. O objetivo do presente artigo foi estabelecer um índice para avaliação da situação de vulnerabilidade social à COVID-19. A partir da seleção de 12 variáveis, a modelagem consistiu na identificação das mais preditivas à ocorrência da COVID-19 no Estado de Goiás e no Distrito Federal. Para isso, foram testados dois algoritmos de machine learning: Random Forest e XGBoost. Os resultados indicaram como mais preditivas as variáveis: condições de renda, total de internações por doenças classificadas como mais vulneráveis e porcentagem da população em condições de trabalho informal. Diante disso, aproximadamente 23% dos municípios foram classificados em alta a muito alta vulnerabilidade.

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Publicado

24-06-2020

Como Citar

RAMALHO BARROS, J.; BARBARA GIOIA, T. .; SILVA VASQUES, H. PROPOSTA DE ÍNDICE PARA AVALIAÇÃO DE SITUAÇÃO DE VULNERABILIDADE SOCIAL AO COVID-19. Hygeia - Revista Brasileira de Geografia Médica e da Saúde, Uberlândia, p. 361–369, 2020. DOI: 10.14393/Hygeia0054537. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/hygeia/article/view/54537. Acesso em: 11 nov. 2024.

Edição

Seção

Edição Especial: Dossiê COVID-19