Relação entre fatores socioeconômicos e a pandemia da covid-19

Nascimento, Érica Suélen do; Carvalho, Francisval de Melo; Carvalho, Eduardo Gomes

doi:10.1590/S0104-12902024220248pt

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Artigos originais • Saude soc. 33 (1) • 2024 • https://doi.org/10.1590/S0104-12902024220248pt copiar

Relação entre fatores socioeconômicos e a pandemia da covid-19

Correlation between socioeconomic factors and the COVID-19 pandemic

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

Este artigo objetivou verificar a relação entre os fatores socioeconômicos e a pandemia da covid-19 nos municípios de médio porte mineiros. O procedimento de análise de dados foi a modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais. As variáveis utilizadas foram vulnerabilidade, saneamento, renda, agravantes, vacinação, casos de covid-19, mortalidade por covid-19, hospitalização e doenças crônicas não transmissíveis. Os dados foram coletados no Índice Mineiro de Responsabilidade Social, no painel de monitoramento dos casos de covid-19 e no painel de monitoramento de vacinação contra covid-19. O recorte temporal foi determinado pelo início da pandemia e a disponibilidade de dados (março de 2020 a setembro de 2021). Os resultados evidenciaram que melhores condições de saneamento estão negativamente relacionadas aos casos de covid-19, a renda está positivamente relacionada com os casos de covid-19 e a taxa de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis está relacionada de forma positiva com a mortalidade por covid-19. Os casos de covid-19 têm impacto negativo na hospitalização e a hospitalização tem impacto positivo na mortalidade. Os casos moderados pela vacinação estão negativamente relacionados à mortalidade por covid-19. Os resultados confirmam que condições socioeconômicas menos favoráveis tornam a sociedade mais vulnerável a covid-19.

Palavras-chave:
Covid-19; Fatores Socioeconômicos; Modelagem de Equações Estruturais

Município		População 2019	Município		População 2019
1	Bom Despacho	50.605	37	Nova Lima	94.889
2	Itabirito	51.875	38	Itajubá	96.869
3	Guaxupé	51.917	39	Nova Serrana	102.693
4	Lagoa da Prata	52.165	40	Lavras	103.773
5	Leopoldina	52.587	41	Ituiutaba	104.671
6	Campo Belo	54.029	42	Araxá	106.229
7	Congonhas	54.762	43	Muriaé	108.763
8	São Francisco	56.323	44	Coronel Fabriciano	109.855
9	Pirapora	56.428	45	Passos	114.679
10	Três Pontas	56.746	46	Ubá	115.552
11	Frutal	59.496	47	Araguari	117.267
12	Ponte Nova	59.742	48	Itabira	120.060
13	Mariana	60.724	49	Vespasiano	127.601
14	Pedro Leopoldo	64.258	50	Conselheiro Lafaiete	128.589
15	Lagoa Santa	64.527	51	Varginha	135.558
16	Formiga	67.683	52	Sabará	136.344
17	Januária	67.742	53	Barbacena	137.313
18	Esmeraldas	70.552	54	Teófilo Otoni	140.592
19	São Sebastião do Paraíso	70.956	55	Pouso Alegre	150.737
20	Janaúba	71.648	56	Patos de Minas	152.488
21	Ouro Preto	74.281	57	Poços de Caldas	167.397
22	Cataguases	75.123	58	Ibirité	180.204
23	Viçosa	78.846	59	Santa Luzia	219.134
24	Três Corações	79.482	60	Divinópolis	238.230
25	João Monlevade	79.910	61	Sete Lagoas	239.639
26	Alfenas	79.996	62	Ipatinga	263.410
27	Curvelo	80.129	63	Governador Valadares	279.885
28	Unaí	84.378	64	Uberaba	333.783
29	Timóteo	89.842	65	Ribeirão das Neves	334.858
30	São João Del Rei	90.082	66	Montes Claros	409.341
31	Manhuaçu	90.229	67	Betim	439.340
32	Patrocínio	90.757	68	Juiz de Fora	568.873
33	Caratinga	92.062	69	Contagem	663.855
34	Paracatu	93.158	70	Uberlândia	691.305
35	Itaúna	93.214	71	Belo Horizonte	2.512.070
36	Pará de Minas	93.969

Variável (unidade de medida) (sigla)		Ano de referência	Cálculo	Hipóteses	Fonte de dados
Vulnerabilidade	Taxa de analfabetismo da população de 15 anos ou mais de idade (percentual) (analf)	2010	Razão entre o número de pessoas de 15 anos ou mais de idade analfabetase a população total nessa faixa etária, multiplicada por 100.	H₁: a vulnerabilidade está relacionada de forma positiva e significante com o número de casos de covid-19.	Índice Mineirode Responsabilidade Social - IMRS (Fundação João Pinheiro, 2021FUNDAÇÃO JOÃO PINHEIRO. Índice Mineiro de Responsabilidade Social IMRS. Belo Horizonte, 2021. Disponível em: <Disponível em: http://imrs.fjp.mg.gov.br/Consultas >. Acesso em: 10 set. 2021. http://imrs.fjp.mg.gov.br/Consultas... )
Vulnerabilidade	Percentual de pessoas pertencentes às famílias beneficiárias do Programa Bolsa Família (percentual) (bolfam)	2019	Razão entre as pessoas pertencentes a famílias beneficiárias do bolsa família e a população total do município, multiplicado por 100.
Saneamento	Percentual da população com rede de água (percentual) (agua)	2018	Razão entre a população urbana residente em domicílios com abastecimento de água por rede geral e a população urbana total, multiplicado por 100.	H₂: melhores condições de saneamento estão relacionadas de forma negativa e significante com o número de casos de covid-19.
Saneamento	Percentual da população urbana com coleta de lixo (percentual) (collixo)	2018	Razão entre a população urbana que vive em domicílios contemplados pela coleta dos resíduos no próprio domicílio e a população urbana do município, multiplicado por 100.
Renda	PIB per capita (em reais per capita) (PIB)	2018	Produto interno bruto total do município no ano dividido pela sua população total.	H₃: a renda está positivamente relacionada com o número de casos de covid-19.
Renda	Taxa de emprego do setor formal (percentual) (empsetf)	2019	Número de empregados no setor formal, em 31 de dezembro, dividido pela população na faixa etária de 16 a 64 anos, multiplicado por 100.
DCNT	Taxa de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis (em 100.000 habitantes) (DCNT)	2019	Razão entre o número de óbitos por doenças crônicas não transmissíveis na população com idade de 30 a 69 anos, multiplicado por 100 mil.	H₄: a maior mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis está relacionada de forma positiva e significante com a taxa de mortalidade por covid-19.
Mortalidade	Mortalidade por covid-19 (em 50.000 habitantes) (mort)	março de 2020 a setembro de 2021	Óbitos esperados = população padrão (soma da população por faixa etária de todos os municípios da amostra) multiplicado pela taxa de mortalidade por faixa etária dividido por 50.000. Mortalidade padronizada por faixa etária = razão entre os óbitos esperados pela população padrão.	Soma de mortes confirmadas por covid-19 multiplicado por 50.000 dividido pela população total do município.	Distribuição dos casos de covid-19 (Minas Gerais, 2021MINAS GERAIS (Estado). Secretaria Estadual de Saúde de Minas Gerais. Distribuição dos Casos de COVID-19. Belo Horizonte, 2021. Disponível em: <Disponível em: https://coronavirus.saude.mg.gov.br/painel >. Acesso em: 20 out. 2021. https://coronavirus.saude.mg.gov.br/pain... )
Casos	Número de casos de covid-19 (em 50.000 habitantes) (casos)	março de 2020 a setembro de 2021	Soma do total de casos confirmados de covid-19 multiplicado por 50.000 dividido pela população total do município.	H₅: os casos de covid-19 estão relacionados de forma positiva e significante com a hospitalização.
Comorbidade	Número de casos com fator de risco (percentual) (risco)	março de 2020 a setembro de 2021	Número de casos de covid-19 com fator de risco, dividido pelo total de casos, multiplicado por 100	H₆: os agravantes (comorbidades e idade avançada) moderam a relação entre casos de covid-19 e mortalidade por covid-19.
Comorbidade	Número de casos na população com 60 anos ou mais de idade (percentual) (casos60)	março de 2020 a setembro de 2021	Número de casos de covid-19 na população de 60 anos ou mais de idade dividido pelo total de casos de covid-19, multiplicado por 100.
Hospitalização	Número de hospitalizações por covid-19 (percentual) (hospit)	março de 2020 a setembro de 2021	Números de casos confirmados que demandaram hospitalização dividido pelo total de casos de covid-19, multiplicado por 100.	H₇: a hospitalização por covid-19 está relacionada de forma positiva e significante com a mortalidade por covid-19.
Cobertura vacinal	Cobertura vacinal (percentual) (vacin)	março de 2020 a setembro de 2021	Número de pessoas que receberam o esquema vacinal básico (dose única da Janssen e duas doses das demais vacinas) dividido pela população total, multiplicado por 100.	H₈: a vacinação modera a relação entre casos de covid-19, e a mortalidade por covid-19.	Painel de registros de vacinação contra covid-19 (Brasil, 2021BRASIL. Ministério da Saúde. Registros de Vacinação COVID19 - Dados Completos. Brasília, DF, 2021. Disponível em: <Disponível em: https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/covid-19-vacinacao/resource/301983f2-aa50-4977-8fec-cfab0806cb0b# >. Acesso em: 20 out. 2021. https://opendatasus.saude.gov.br/dataset... )

Variável latente	Indicadores	Cargas externas	Confiabilidade composta	AVE
Saneamento	água	0,737	0,738	0,585
	collixo	0,791
Vulnerabilidade	analf	0,88	0,905	0,826
	bolfam	0,937
Renda	PIB	0,889	0,817	0,692
	empsetf	0,77
Casos	casos	1	1	1
Mortalidade	mort	1	1	1
Hospitalização	hospit	1	1	1
Cobertura vacinal	vacin	1	1	1
Comorbidade	risco	0,899	0,898	0,816
	casos60	0,908
DCNT	DCNT	1	1	1

	Casos	Cobertura vacinal	DCNT	Hospitalização	Mortalidade	Renda	Saneamento	Comorbidade
Cobertura Vacinal	0,117
DCNT	0,272	0,051
Hospitalização	0,486	0,016	0,065
Mortalidade	0,512	0,282	0,339	0,017
Renda	0,683	0,171	0,235	0,354	0,327
Saneamento	0,829	0,393	0,423	0,39	0,63	0,377
Comorbidade	0,288	0,129	0,159	0,056	0,259	0,088	0,166
Vulnerabilidade	0,327	0,4	0,061	0,24	0,455	0,659	0,227	0,113

	Casos	Hospitalização	Mortalidade
Casos		1	1,973
Cobertura Vacinal			1,033
DCNT			1,129
Hospitalização			1,384
Renda	1,232
Saneamento	1,029
Comorbidade			1,222
Vulnerabilidade	1,214

Variável Latente	Q²
Casos	0,285
Hospitalização	0,199
Mortalidade	0,316

Hipótese	Relação	Valor de T	p-valor	Sinal esperado	Sinal encontrado	Situação
H₁	Vulnerabilidade>Casos	2,79	0,005**	+	-	Rejeitada
H₂	Saneamento>Casos	5,088	0,000***	-	-	Aceita
H₃	Renda>Casos	4,341	0,000***	+	+	Aceita
H₄	DCNT>Mortalidade	2,163	0,031**	+	+	Aceita
H₅	Casos>Hospitalização	4,444	0,000***	+	-	Rejeitada
H₆	Casos>Mortalidade (moderado comorbidade)	0,436	0,663	+	+	Rejeitada
H₇	Hospitalização>Mortalidade	2,37	0,018**	+	+	Aceita
H₈	Casos>Mortalidade (moderado cobertura vacinal)	1,96	0,051**	-	-	Parcialmente Aceita

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