O PADRÃO ESPACIAL DA MORTALIDADE POR COVID-19 EM UM MUNICÍPIO COM ALTA DENSIDADE POPULACIONAL
DOI:
https://doi.org/10.14393/Hygeia78316Palavras-chave:
Fatores socioeconômicos, Diadema, Clusters, Taxa padronizadaResumo
A densidade populacional foi apontada como um desafio no controle do contágio da COVID-19. Logo, o estudo analisou o padrão espacial da mortalidade por COVID-19, durante a pandemia, em um município com alta densidade populacional, enquanto observou correlações espaciais com indicadores socioeconômicos e demográficos. Para isso, utilizou métodos de mapeamento dasimétrico da densidade populacional, na escala de setores censitários (SC); suavização das taxas padronizadas de óbitos por COVID-19, de março de 2020 a fevereiro de 2022; índices de Moran global e local bivariados e análise de regressão do erro espacial para análise de fatores de risco associados. As maiores taxas de mortalidade se concentraram em SC localizados próximos a municípios vizinhos. A distribuição espacial da mortalidade e dos indicadores de renda e raça revelou a formação de clusters nessas mesmas regiões, confirmando uma correlação espacial entre mortalidade e indicadores socioeconômicos. A mortalidade exibiu um padrão sazonal, com picos marcantes no primeiro e terceiro períodos e uma queda significativa no período final da pandemia. Uma associação negativa foi encontrada entre mortalidade por COVID-19 e densidade demográfica (p < 0,001), que deve ser melhor compreendida com base nas práticas sociais cotidianas que podem ser moldadas pela morfologia urbana.
Downloads
Referências
AGUILAR-PALACIO, I. et al. COVID-19 inequalities: individual and area socioeconomic factors (Aragón, Spain). International journal of environmental research and public health, 18, n. 12, p. 6607, 2021. https://doi.org/10.3390/ijerph18126607
ARIF, M.; SENGUPTA, S. Nexus between population density and novel coronavirus (COVID-19) pandemic in the south Indian states: A geo-statistical approach. Environment, Development and Sustainability, 23, n. 7, p. 10246-10274, 2021. https://doi.org/10.1007/s10668-020-01055-8
BERMUDI, P. M. M. et al. Padrão espacial da mortalidade por câncer de mama e colo do útero na cidade de São Paulo. Revista de Saúde Pública, 54, p. 142, 2020. https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2020054002447
BRASIL. Ministério da Saúde declara transmissão comunitária nacional. 2020.
CAROZZI, F. Urban density and COVID-19. IZA Discussion Paper, n. 13440, 2020. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3643204
CARVALHO, M. S.; SOUZA-SANTOS, R. Análise de dados espaciais em saúde pública: métodos, problemas, perspectivas. Cadernos de Saúde Pública. V. 21, 2005. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2005000200003
CASTRO, M. C.; SINGER, B. H. Controlling the false discovery rate: a new application to account for multiple and dependent tests in local statistics of spatial association. Geographical Analysis, 38, n. 2, p. 180-208, 2006. https://doi.org/10.1111/j.0016-7363.2006.00682.x
CHIARAVALLOTI NETO, F. et al. Covid-19 hospital mortality using spatial hierarchical models: cohort design with 74,994 registers. Revista de Saúde Pública, 57, p. 2, 2023. https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2023057004652
COELHO, M. C. S. Espaço de direitos é mais que direito a espaço: o processo de urbanização de favelas em Diadema (1983-2008). 2008. 179 p. Dissertação (Mestrado em Serviço Social) - Pontifícia Universidade Católica de São Paulo. São Paulo. 2008.
COSTA, E. M.; COSTA, N. M. A pandemia Covid-19 em Portugal continental: uma análise geográfica da evolução verificada nos meses de março e abril. Hygeia-Revista Brasileira de Geografia Médica e da Saúde, n. Edição Especial: Dossiê COVID-19, p. 72-79, 2020. https://doi.org/10.14393/Hygeia0054396
CRESSIE, N. Statistics for spatial data. John Wiley & Sons. 1119115183. 2015
DREFAHL, S. et al. A population-based cohort study of socio-demographic risk factors for COVID-19 deaths in Sweden. Nature communications, 11, n. 1, p. 5097, 2020.
FEDERGRUEN, A.; NAHA, S. Crowding effects dominate demographic attributes in COVID-19 cases. International Journal of Infectious Diseases, 102, p. 509-516, 2021. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.10.063
GONZAGA, C. B.; FERREIRA, G. N. Redes de Atenção à Saúde: Um Caminho na Garantia da
Integralidade da Atenção no SUS. Revista Internacional de Debates da Administração & Pública-RIDAP. v. 2, n. 1, p. 12-26, 2017.
IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Portal Cidades: censo 2010. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/sp/diadema/panorama. Acesso em 7 mar. 2023.
IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Portal Cidades: censo 2022. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/sp/diadema/panorama. Acesso em 7 mar. 2023.
LEVEAU, C. M. Spatiotemporal variations in mortality from COVID-19 in neighborhoods of the Autonomous City of Buenos Aires, Argentina. 2020. SciELO Preprints. https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.1445
MATOS, M. et al. Compassion Protects Mental Health and Social Safeness During the COVID-19 Pandemic Across 21 Countries. Mindfulness, v. 13, p. 863-880, 2022. https://doi.org/10.1007/s12671-021-01822-2
MORAES, A. I S.; CORRÊA, A. P. V.; PEREIRA, A. N. S.UEHARA, C.S. A. Correlação espacial: padrão heterogêneo de mortalidade por covid-19 no Brasil. Saúde Debate, Rio de Janeiro, V. 48, N. 142, e9255, 2024. https://doi.org/10.1590/2358-289820241429255P
OPEN BUILDINGS. A dataset of building footprints to support social good applications. 2024.
PREFEITURA MUNICIPAL DE DIADEMA. Sua vida importa para mim: Diadema contra o coronavírus.
QUEIROZ, A. A. R. et al. Effect of social development in reducing tuberculosis mortality In northeastern Brazil areas. The Journal of Infection in Developing Countries, 14(8):869-877. 2020. https://doi.org/10.3855/jidc.12196
SILVA, R. R. D. et al. Interiorização da COVID-19 nos municípios do Estado de Pernambuco, Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Saúde Materno Infantil, 21, p. 109-120, 2021. https://doi.org/10.1590/1806-9304202100S100006
SIQUEIRA, T. S. et al. Spatial clusters, social determinants of health and risk of maternal mortality by COVID-19 in Brazil: a national population-based ecological study. The Lancet Regional Health–Americas, 3, 2021. https://doi.org/10.1016/j.lana.2021.100076
SPINELLA, C; MIO, A. M. Simulation of the impact of people mobility, vaccination rate, and virus variants on the evolution of Covid-19 outbreak in Italy. SciRep. 11(1):23225. 2021. https://doi.org/10.1038/s41598-021-02546-y
TCHICAYA, A. et al. COVID-19 mortality with regard to healthcare services availability, health risks, and socio-spatial factors at department level in France: a spatial cross-sectional analysis. PloS one, 16, n. 9, p. e0256857, 2021. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256857
WHO (WORLD HEALTH ORGANIZATION). Coronavirus disease 2019 (COVID-19): situation report. 73., 2020.
ZUUR, A. F.; IENO, E. N.; ELPHICK, C. S. A protocol for data exploration to avoid common statistical problems. Methods in ecology and evolution, 1, n. 1, p. 3-14, 2010.
