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2028-10-27
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PADRÕES ESPACIAIS E TEMPORAIS DA MORTALIDADE POR COVID-19 NO RECIFE, PERNAMBUCO, 2020 A 2022
Mortalidade
Análise de Séries Temporais Interrompida
Análise Espacial
Nova, Alan Henrique de Oliveira Vila | Date Issued:
2023
Co-advisor
Comittee Member
Affilliation
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Aggeu Magalhães. Recife, PE, Brasil.
Abstract in Portuguese
O objetivo desse estudo foi descrever as características epidemiológicas e os padrões espacial e temporal da mortalidade por covid-19 no Recife, Pernambuco. Trata-se de um estudo ecológico, cujo a população consistiu em todos os óbitos confirmados para covid-19 registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade, entre março de 2020 e fevereiro de 2022. A caracterização epidemiológica consistiu no cálculo das frequências absolutas e relativas desses óbitos e das taxas de mortalidade. A regressão de joinpoint foi empregada para análise das tendências temporais dos óbitos; a estatística de Moran (global e local) foi utilizada para mensuração da autocorrelação espacial; para identificação de aglomerados espaço-temporais utilizou-se a estatística Scan. Foram registrados 6.319 óbitos por covid-19 e uma taxa de mortalidade de 190,6 óbitos por 100.000 habitantes. Em relação ao sexo, 3.261 (51,6%) óbitos ocorreram no sexo masculino, com uma taxa de mortalidade de 214,8 óbitos por 100.000 habitantes. A faixa etária de 60 a 79 anos concentrou 2.902 (45,9%) óbitos, entretanto, os maiores de 80 anos foram os principais acometidos com taxa de mortalidade de 2.171,6 óbitos por 100.000 habitantes. O grupo etário de 40 a 59 anos apresentou aumento na taxa de mortalidade (135,1 para 183,6 óbitos por 100.000 habitantes). Já o grupo 80 anos ou mais apresentou uma redução (2.857,5 para 1.510,8 óbitos por 100.000 habitantes). Houve um acúmulo de 3.420 óbitos (54,1%) em não brancos, 3.640 (57,6%), casados/união estável e 2.490 (39,4%) em solteiros/viúvos/divorciados. Em relação à escolaridade, 3.924 (62,1%) óbitos ocorreram em indivíduos com mais de 8 anos de estudo, e ao considerar os dois períodos analisados, observou-se uma redução de 34,5% nessa frequência. O grupo de aposentados/pensionistas concentrou 1.153 (18,2%) óbitos representou a maior redução percentual (31,6%) entre os dois períodos. Entre os distritos sanitários as taxas de mortalidade variaram entre 202,2 óbitos por 100.000 habitantes e 161,1 óbitos por 100.000 habitantes, sendo o distrito II aquele que apresentou maior redução (23,1%). As doenças do aparelho circulatório estiveram presentes em 46,0% dos óbitos apresentando redução de 29,9% entre os períodos. Quatro tendências temporais estatisticamente significantes foram identificadas entre os meses de agosto de 2020 e maio de 2021 e entre novembro de 2021 a fevereiro de 2022. No primeiro período analisado as maiores taxas de mortalidade se concentraram na porção centro leste da cidade. Houve autocorrelação espacial (I= 0,19; p=0,02), sendo identificadas áreas prioritárias formadas por bairros dos oito distritos sanitários da cidade por meio do BoxMap. Por meio do MoranMap foram identificadas duas regiões prioritárias. No segundo período foi observada uma redução geral nas taxas de mortalidade e não houve autocorrelação espacial. A análise espaço-temporal revelou a presença de duas áreas prioritárias entre abril e junho de 2020, onde uma, em 50 dias concentrou 7,3% do total de óbitos e a outra, em 46 dias registrou 6,9% desses óbitos. Foram reveladas importantes desigualdades onde a adoção de medidas oportunas de caráter intersetorial poderiam ter reduzido os danos ocasionados pela pandemia no Recife.
Abstract
The objective of this study was to describe the epidemiological characteristics and spatial and temporal patterns of mortality from Covid-19 in Recife, Pernambuco. This is an ecological study, whose population consists of all confirmed Covid-19 deaths registered in the Mortality Information System, between March 2020 and February 2022. The epidemiological characterization consists of calculating the absolute and relative frequencies of these death frequencies and mortality rates. Joinpoint regression was used to analyze the temporal trends of deaths; Moran statistics (global and local) were used to measure spatial autocorrelation; to identify spatio-temporal clusters, Scan statistics were used. There were 6,319 deaths from Covid-19 recorded and a mortality rate of 190.6 deaths per 100,000 inhabitants. Regarding gender, 3,261 (51.6%) deaths occurred in males, with a mortality rate of 214.8 deaths per 100,000 inhabitants. The age group from 60 to 79 years old accounted for 2,902 (45.9%) deaths, however, those over 80 years old were the most affected with mortality rates of 2,171.6 deaths per 100,000 inhabitants. The age group from 40 to 59 years old showed an increase in the mortality rate (135.1 to 183.6 deaths per 100,000 inhabitants). The group aged 80 or over showed a reduction (2,857.5 to 1,510.8 deaths per 100,000 inhabitants). There was an accumulation of 3,420 deaths (54.1%) among non-whites, 3,640 (57.6%), married/in a stable union and 2,490 (39.4%) among single/widowed/divorced people. In relation to education, 3,924 (62.1%) deaths occurred in individuals with more than 8 years of study, and when considering the two specific periods, a 34.5% reduction in this frequency was corrected. The group of retirees/pensioners accounted for 1,153 (18.2%) deaths, representing a greater percentage of reduction (31.6%) between the two periods. Among the health districts, mortality rates varied between 202.2 deaths per 100,000 inhabitants and 161.1 deaths per 100,000 inhabitants, with district II being the one with the highest mortality (23.1%). Diseases of the circulatory system were present in 46.0% of deaths, showing a reduction of 29.9% between periods. Four statistically significant temporal trends were identified between the months of August 2020 and May 2021 and between November 2021 and February 2022. In the first period applied, the highest mortality rates were concentrated in the city's east-central operation. There was spatial autocorrelation (I= 0.19; p=0.02), with priority areas formed by neighborhoods of the city's eight health districts being identified using BoxMap. Using MoranMap, two priority regions were identified. In the second period, a general reduction in mortality rates was observed and there was no spatial autocorrelation. The spatio-temporal analysis revealed the presence of two priority areas between April and June 2020, where one, in 50 days, accounted for 7.3% of total deaths and the other, in 46 days, recorded 6.9% of these deaths. Important inequalities were revealed where the adoption of timely intersectoral measures could have reduced the damage caused by the pandemic in Recife.
Keywords in Portuguese
COVID-19Mortalidade
Análise de Séries Temporais Interrompida
Análise Espacial
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