Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JONATHA COSTA DOS SANTOS ALVES
DATA: 28/01/2023
HORA: 10:00
LOCAL: Mini-auditório do CCBS
TÍTULO: A SINDEMIA DE COVID-19 AFETA DESPROPORCIONALMENTE AS ÁREAS MAIS VULNERÁVEIS SOCIOECONOMICAMENTE DO BRASIL?
PALAVRAS-CHAVES: COVID-19; Sindêmia; Sistemas de Informação Geográfica; Análise Espacial;; Estudos de Séries Temporais; Determinantes Sociais da Saúde.
PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Ciências da Saúde
ÁREA: Enfermagem
SUBÁREA: Enfermagem de Saúde Pública
RESUMO:

Introdução: Devido à suscetibilidade universal, a pandemia de COVID-19 rapidamente atingiu escala global. Os impactos da COVID-19 afetaram desproporcionalmente os estratos populacionais mais vulneráveis. No Brasil, o crescimento exponencial dos casos e a alta vulnerabilidade social agem sinergicamente para o agravamento da situação epidemiológica, especialmente na região Nordeste. Objetivo: Analisar o padrão espacial da incidência de COVID-19 e sua associação com determinantes sociais de saúde (DSS) na região Nordeste do Brasil durante o primeiro ano de pandemia, em uma perspectiva sindêmica. Materiais e métodos: Estudo ecológico de base populacional, utilizando técnicas de análise espacial para avaliar o padrão espacial da incidência de COVID-19 nos municípios do Nordeste do Brasil e sua associação com DSS na perspectiva sindêmica. Foram utilizados bancos de dados oficiais do sistema de saúde brasileiro para os casos de COVID-19. Os dados espaciais e sociodemográficos foram obtidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística e pelo Atlas do Desenvolvimento Humano do Brasil (ALTAS BRASIL), criado pela Fundação João Pinheiro (FJP), Fundação Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea), e pelo O Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD). As estatísticas realizadas compuseram análise dos dados utilizando os modelos de regressão global: Ordinary Least Squares (OLS) e Spatial Lag, e o Modelo de Regressão Multiescala Geograficamente Ponderado (MGWR). Resultados: A análise espacial revelou uma distribuição ampla e heterogênea na região nordeste. Foram encontrados um padrão espacial da incidência da COVID-19i elevado em 187 municípios do nordeste brasileiro, destacando os estados da Bahia (53), Rio Grande do Norte (36), Paraíba (27), Ceará (26), Piauí (24), Sergipe (11), Maranhão (09) e Pernambuco (01). Os achados do estudo revelaram que o índice de Gini, percentual de pobreza, taxa de analfabetismo e percentual de pessoas em domicílios vulneráveis à pobreza e dependentes de idosos foram fatores preditores para altas taxas de incidência por COVID-19. Os resultados reforçaram a teoria sindêmica ao considerar os efeitos sinérgicos das interações entre os processos biológicos e as desigualdades sociais, econômicas e de poder que moldam a distribuição do processo saúde-doença numa sociedade e devem ser consideradas alertas no atual cenário para melhorias na gestão e propostas estratégicas de medidas de saúde pública locais e globais.Conclusão: Os estudos mostraram que os Sistemas de Informações Geográficas podem fornecer apoio à vigilância epidemiológica da COVID-19 e auxílio na tomada de decisões. Houve tendência crescente da incidência por COVID-19 no nordeste do Brasil e a distribuição espacial dos casos foi heterogênea com aglomerados de alto risco. Os Indicadores índice de Gini, a taxa de analfabetismo, o percentual de pobreza e o percentual de pessoas em domicílios vulneráveis à pobreza e dependentes de idosos são determinantes sociais de maior incidência de COVID-19 no Nordeste. As tendências crescentes foram observadas principalmente nos municípios com maior índice de vulnerabilidade social. Portanto, os resultados podem ser úteis para a geração de novas hipóteses de estudos sobre o processo sindêmico e para a formulação de políticas públicas intersetoriais para as áreas de maior vulnerabilidade social.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2030768 - ALLAN DANTAS DOS SANTOS
Interno - 2928966 - SHIRLEY VERÔNICA MELO ALMEIDA LIMA
Interno - 3357466 - MARCO AURÉLIO DE OLIVEIRA GÓES
Interno - 1935503 - GLEBSON MOURA SILVA
Interno - 1256120 - CAÍQUE JORDAN NUNES RIBEIRO