Como as variações espaciais das iniquidades sociais afetam as mortes por tuberculose? Um estudo com aplicação do Geographically Weighted Regression model em Manaus

Autor: Aylana de Souza Belchior
Přispěvatelé: Ricardo Alexandre Arcêncio, Mellina Yamamura Calori, Francisco Chiaravalloti Neto, Carla do Rosário Delgado Nunes de Serpa
Rok vydání: 2019
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
DOI: 10.11606/t.83.2019.tde-20032019-162126
Popis: Introdução: A tuberculose (TB) se configura como um grave problema de saúde pública, estando entre as principais doenças infecciosas que mais matam no mundo. Objetivo: Investigar se as variações espaciais das iniquidades sociais afetam as mortes por tuberculose. Métodos: Trata-se de um estudo ecológico analítico de medidas múltiplas de análise, desenvolvido na área urbana de Manaus, o qual utilizou como unidade de análise as Unidades de Desenvolvimento Humano (UDHs). A população do estudo foi composta de casos de óbito por TB como causa básica, registrados no Sistema de Informações sobre Mortalidade no período de 2006 a 2015. A geocodificação dos endereços foi processada no TerraView versão 4.2.2. Posteriormente, Taxas brutas, padronizadas e bayesianas empíricas globais de mortalidade foram calculadas. A existência de autocorrelação espacial da mortalidade por TB foi verificada pelos índices de Moran Global e Local. Aplicou-se Regressão Linear Múltipla (OLS), optando pelo modelo que apresentasse o menor AIC (Critério de Informação de Akaike), conforme técnica de stepwise. Os resíduos da regressão linear foram investigados quanto à existência de autocorrelação espacial por meio do Teste Global de Moran. Após, recorreu-se a uma análise multivariada espacial local utilizando modelo de Regressão Ponderada Geograficamente (GWR). Na GWR foram incorporadas como variáveis exploratórias aquelas que se apresentaram como melhor modelo conforme critério de R², R² ajustado e valor de AIC no modelo linear (OLS). Para as análises foram considerados os softwares Statistica versão 12.0, R versão 3.2.2 e ArcGIS versão 10.2.2. Em todos os testes estatísticos foi fixado o nível de significância em 5% (p< 0,05). Resultados: Foram identificados 731 óbitos, 692 seguiram para a etapa de análise espacial, e 666 (96,24%) foram geocodificados. Houve predominância de casos no sexo masculino e na etnia parda. Observou-se que a maioria apresentou idade entre 15 e 59 anos e possuía ensino fundamental e médio e ocupação ignorada. Observou-se maior taxa de mortalidade na região sul do município, onde as taxas anuais variaram entre 1,6 a 7,7 casos por 100.000 habitantes. Na análise da correlação espacial da variável dependente (taxa padronizada dos óbitos por tuberculose), o índice de Moran global (I) encontrado foi de 0,177 (p=0,01). O modelo final OLS pode explicar 0,06 (R²) da variação das taxas de mortalidade por TB, obtendo R² ajustado 0,044 e AIC 1189,19. O modelo OLS permitiu a seleção das variáveis a serem testadas no modelo GWR, tais como: Taxa de analfabetismo da população de 18 anos ou mais de idade; Proporção de pobres; Proporção de vulneráveis à pobreza; Percentual da renda total apropriada pelos 20% da população com menor renda domiciliar per capita e Taxa de desocupação da população de 18 anos ou mais de idade. O modelo final GWS apresentou parâmetros de R2 0,093, R2 ajustado 0,037 e AIC 1178,36. Conclusão: O estudo avança no conhecimento ao evidenciar diferenças entre as áreas em termos dos determinantes sociais. Neste sentido, são fundamentais reformulações políticas e intervenções em saúde nas áreas identificadas de maior risco em Manaus Introduction. Tuberculosis (TB) is a serious public health problem, being among the main infectious diseases that kill more people worldwide. Aim: To investigate whether spatial variations in social inequities affect tuberculosis deaths. Methods: This was an ecological analytical study of multiple measures of analysis, developed in the urban area of Manaus, in which the Human Development Units (HDUs) were used as the unit of analysis. The study population was composed of cases of death due to TB as the basic cause, recorded in the Mortality Information System from 2006 to 2015. The geocoding of the addresses was processed using the TerraView version 4.2.2 software. Subsequently, gross, standardized, and Bayesian global empirical mortality rates were calculated. The existence of spatial autocorrelation of TB mortality was verified through the Global and Local Moran indices. Multiple Linear Regression (OLS) was applied, choosing the model that presented the lowest AIC (Akaike Information Criterion), according to the stepwise technique. Residues of linear regression were investigated for the existence of spatial autocorrelation through the Global Moran Test. Subsequently, a local spatial multivariate analysis was employed using the Geographically Weighted Regression (GWR) model. In the GWR, those variables that presented the best model according to the R² criterion, adjusted R² and AIC value in the linear model (OLS) were incorporated as exploratory variables. The Statistica version 12.0, R version 3.2.2 and ArcGIS version 10.2 programs were used for the analyses. In all statistical tests, the level of significance was set at 5% (p
Databáze: OpenAIRE
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