Fatores socioambientais que contribuem para alta incidência de COVID-19 em cidade fronteiriça no norte do Uruguai
DOI:
https://doi.org/10.17058/reci.v14i1.18597Palavras-chave:
O presente estudo foi realizado na cidade de Rivera, localizada no norte do Uruguai, na fronteira com o Brasil. A doença progrediu lentamente durante 2020, com surtos ocorrendo sobre o final do ano con um rápido aumento na incidência. Objetivo: O objetivo deste estudo foi analisar algumas das condições socioambientais que contribuem para um elevado número de casos de COVID-19. Material e Métodos: Um estudo exploratório foi realizado entre agosto de 2020 e janeiro de 2021 com dados do Ministério da Saúde. As variáveis explicativas incluíram densidade populacional, nível socioeconômico e mobilidade. Três períodos distintos de 2020 a 2021 foram identificados. A autocorrelação espacial foi analisada com o Índice de Moran e a estatística Gi* (Getis & Ord). Utilizando a análise de cluster hierárquico, foi possível identificar grupos homogêneos de segmentos censitários. Resultados: Um total de 1.846 casos foi georreferenciado. Através da análise de cluster hierárquico, sete grupos homogêneos foram identificados. A mobilidade foi encontrada como explicativa para a incidência de casos no grupo de alto nível socioeconômico, enquanto a densidade populacional explicou as diferenças observadas no grupo de baixo nível socioeconômico. Conclusões: Nesta cidade, as populações a serem priorizadas são aquelas que residem em áreas com maior densidade populacional e maior mobilidade. Essa análise territorial em pequena escala fornece informações valiosas para o desenvolvimento de políticas locais destinadas a lidar com crises de saúde.Resumo
Justificativa e Objetivos: o presente estudo foi realizado na cidade de Rivera, localizada no norte do Uruguai, na fronteira com o Brasil. A doença progrediu lentamente durante 2020, com surtos subsequentes seguidos por um rápido aumento na incidência. O objetivo foi explorar a relação entre a distribuição espacial dos casos de COVID-19 em uma cidade binacional e variáveis como nível socioeconômico, densidade populacional e padrões de mobilidade, com o objetivo de informar políticas públicas. Métodos: estudo exploratório foi realizado entre agosto de 2020 e janeiro de 2021 com dados do Ministério da Saúde. As variáveis explicativas incluíram densidade populacional, nível socioeconômico e mobilidade. Três períodos distintos de 2020 a 2021 foram identificados. Autocorrelação espacial foi analisada com o Índice de Moran e a estatística Gi* (Getis & Ord). Utilizando a análise de cluster hierárquico, foi possível identificar grupos homogêneos de segmentos censitários. Resultados: um total de 1.846 casos foi georreferenciado. Através da análise de cluster hierárquico, sete grupos homogêneos foram identificados. A mobilidade foi encontrada como explicativa para a incidência de casos no grupo de alto nível socioeconômico, enquanto a densidade populacional explicou as diferenças observadas no grupo de baixo nível socioeconômico. Conclusão: nessa cidade, as populações a serem priorizadas são aquelas que residem em áreas com maior densidade populacional e maior mobilidade. Essa análise territorial em pequena escala fornece informações valiosas para o desenvolvimento de políticas locais destinadas a lidar com crises de saúde.
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