Determinantes sociais da COVID-19 grave na cidade do Rio de Janeiro: uma análise espacial ecológica dos casos notificados de SRAG por COVID-19 em dois períodos entre março de 2020 e fevereiro de 2021

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Bergamaschi Novaes, Álvaro
• Orientador(a): Theme Filha, Mariza Miranda
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Link de acesso: https://arca.fiocruz.br/handle/icict/57258
• topic: COVID-19; Brasil; Determinantes Sociais de Saúde; Estudos Ecológicos; Teorema de Bayes; COVID-19; Brazil; Social Determinants of Health; Ecological Studies; Bayes Theorem; COVID-19; Determinantes Sociais da Saúde; Estudos Ecológicos; Teorema de Bayes; Análise Espacial; Estudos Retrospectivos

A COVID-19 é uma doença infectocontagiosa de origem zoonótica, com transmissão via aérea pessoa a pessoa, causada pelo vírus SARS-COV 2. No final de 2019, os primeiros casos foram identificados na província de Wuhan, na China. Em 3 meses chegaria, via Europa, ao Brasil, que se tornou um epicentro da doença, sendo a cidade do Rio de Janeiro uma das regiões mais afetadas. Nas primeiras semanas, os casos se concentraram em regiões de maior poder aquisitivo, associando os casos da doença ao turismo internacional; em seguida, com a transmissão autóctone, a doença se disseminou por toda a cidade. Este estudo se propôs a avaliar os determinantes sociais da COVID grave (SRAG) nas 33 Regiões Administrativas (RAs) do Rio de Janeiro, no período de março de 2020 a fevereiro de 2021, por meio do Índice de Desenvolvimento Social(IDS) e variáveis sociodemográficas como proporção de idosos (>65 anos), de homens e densidade populacional, analisando um total de 49.217 casos de forma ecológica. As análises foram feitas com dados secundários, com o desfecho de casos notificados de SRAG por COVID-19 por RA, obtidos da prefeitura do município a partir do Sistema de Informação da Vigilância Epidemiológica da Gripe (SIVEP-Gripe). Foi utilizada a metodologia espacial Bayesiana Integrated Nested Laplace Approximations (INLA) para mensurar o risco relativo(RR) e avaliar a estrutura de autocorrelação espacial, sendo realizada uma divisão temporal na 40ª semana epidemiológica de 2020, com a mudança do perfil genético viral. Demonstrou-se pouca diferença estimada nos locais de maior e menor risco nos períodos. O efeito espacial de vizinhança parecia ser importante, porém, no modelo final percebeu-se que a maior parte do risco era explicado pela proporção de idosos. O IDS não demonstrou relação estatisticamente significativa com o risco relativo de SRAG nos dois períodos (RR 0.5 ICr 95% 0.1-2.6 e RR 1.85 ICr 95% 0.2-17.3, respectivamente). A proporção de idosos se mostrou como um fator de risco importante (RR 17.5 ICr 95% 1.95-161.78 e RR 30.9 ICr 95% 1.84-514). Em contrapartida, a densidade populacional(RR 0.56 ICr 95% 0.33-0.95 e RR 0.13 ICr 95% 0.061- 0.283) e a proporção de homens (RR 0.001 IC r 95% 0.0001-0.71 e RR 0.0001 ICr 95% 0.00001-0.197) demonstraram ter um efeito protetor consistente. Isso pode ser explicado pela estrutura demográfica e etária das regiões administrativas e a relação causal entre prosperidade econômica, expectativa de vida e maior longevidade do sexo feminino. Tratou-se de um estudo útil para indicar, por exemplo, onde faria sentido disponibilizar um maior número de leitos de unidades intensivas ou de ambulâncias para evitar a sobrecarga do sistema de saúde público local.