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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/40142
MUERTES POR HOMICIDIOS Y SU RELACIÓN CON LAS DESIGUALDADES SOCIALES. ARGENTINA 2001-2010^IES
Homicídio
Epidemiologia
Mortalidade
Estatística
Iniquidade Social
Análise Espaço-Temporal
Homicide
Epidemiology
Mortality
Statistics
Social Inequity
Spatio-Temporal Analysis
Homicídio
Epidemiologia
Mortalidade
Estatística
Estatística
Análise Espaço-Temporal
Iniquidade Social
Argentina
Beltrame, Soledad | Date Issued:
2015
Alternative title
Deaths from homicides and its relationship with social inequalities. Argentina 2001-2010Author
Affilliation
Fundação Oswaldo Cruz. Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca. Rio de Janeiro, RJ, Brasil.
Abstract in Portuguese
Resumo
Abstract
Since the inclusion of violence as a public health problem during the World Health Assembly in
1996, several studies have demonstrated its impact on population’s morbidity and mortality and on
health care services. Violence is a social and historical construction traverse the whole society.
Nevertheless, it has disparate impacts on different social groups. Indeed, the most vulnerable
groups are more prone to this problem. From this perspective, our goal is to analyze how social
inequalities impact on and relate with mortality by homicide in Argentina between years 2001 and
2010. With that end, we have worked through an ecological study design. Besides, we have
performed a country`s regionalization process with the K'luster Spatial Analysis (SKATER)
statistical tool. A generalized linear model with a Poisson distribution, using as offset the logarithm
of population size, was also adjusted. In turn, the spatial effect was introduced by adjusting a
hierarchical model of the sum of an unstructured random effect and a spatial effect with a structure
CAR (conditional autoregressive). To verify the effect of time, a temporary trend term was included.
The risk of dying from homicide was positively associated with the percentage of unemployed
population, while the illiteracy rate did not prove to be a predictor of risk in the 49 spatial clusters
created. The magnitude of the association was moderately expressed. The inclusion of spatial and
temporal random effects was used to explain part of the variability not explained by socioeconomic
variables included in the model. These results are consistent with international and national studies
in the sense that they are inconclusive in demonstrating a strong association between
socioeconomic indicators and homicide mortality. Cluster analysis allowed us to make new findings
regarding the geographical distribution of the problem and the associated factors which would not
be evident in an analysis by department or provinces.
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Desde la inclusión de la violencia como problema de salud pública en la Asamblea Mundial de la
Salud en el año 1996, diversos estudios han demostrado el impacto que tiene sobre la
morbimortalidad de la población y en los servicios de atención de salud. La violencia es una
construcción histórica y social que atraviesa a las sociedades en su totalidad pero impacta de
diferente manera en los distintos grupos sociales. En efecto, son los grupos más vulnerables los
que están más expuestos a esta problemática. Desde esta perspectiva, nuestro objetivo en el
presente trabajo es analizar cómo se asocian las desigualdades sociales con la mortalidad por
homicidios en Argentina entre los años 2001-2010. Se trabajó con un diseño de estudio
ecológico a la vez que se realizó un proceso de regionalización del país a través de la
herramienta estadística Spatial K’luster Analysis (SKATER). Se ajustó un modelo lineal
generalizado con una distribución Poisson utilizando como offset el logaritmo del tamaño de la
población. A su vez, se introdujo el efecto espacial a través de un modelo jerárquico ajustando por
la suma de un efecto no estructurado y un efecto aleatorio con una estructura espacial CAR
(Autorregresivo condicional). Para verificar el efecto del tiempo se incorporó un término de
tendencia temporal. El riesgo de morir por homicidios se asoció positivamente con el porcentaje
de población desocupada mientras que la tasa de analfabetismo no demostró ser un predictor de
riesgo en los 49 conglomerados espaciales creados. La magnitud de la asociación se expresó
moderadamente. La inclusión de los efectos aleatorios espaciales y temporales sirvió para
explicar parte de la variabilidad que no fue explicada por las variables socioeconómicas incluidas
en el modelo. Estos resultados se corresponden con los estudios internacionales y nacionales en
el sentido de que no son concluyentes en demostrar una asociación fuerte entre indicadores
socioeconómicos y mortalidad por homicidio. El análisis por clúster nos permitió realizar nuevos
hallazgos con relación a la distribución geográfica del problema y a los factores asociados que no
se evidenciarían en un análisis por departamento o por provincias.
Keywords in Portuguese
ViolênciaHomicídio
Epidemiologia
Mortalidade
Estatística
Iniquidade Social
Análise Espaço-Temporal
Keywords
ViolenceHomicide
Epidemiology
Mortality
Statistics
Social Inequity
Spatio-Temporal Analysis
DeCS
ViolênciaHomicídio
Epidemiologia
Mortalidade
Estatística
Estatística
Análise Espaço-Temporal
Iniquidade Social
Argentina
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