Municipal Policy of Basic Sanitation and the occurrence of diseases in Brazilian municipalities

Bayer, Natássia Molina; Uranga, Paulo Ricardo Ricco; Fochezatto, Adelar

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urbe. Revista Brasileira de Gestão Urbana

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Sumário

Artigo Científico • urbe, Rev. Bras. Gest. Urbana 13 • 2021 • https://doi.org/10.1590/2175-3369.013.e20190375 copy

Municipal Policy of Basic Sanitation and the occurrence of diseases in Brazilian municipalities

Authorship SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Abstract

Inadequate sanitation can lead to several endemic and epidemic diseases. The objective is to analyze the influence of the Municipal Basic Sanitation Policy (PMSB) on the occurrence of diseases related to inadequate basic sanitation in Brazilian municipalities. Using data from the 2017 Municipal Basic Information Survey (MUNIC), the empirical analysis is divided into two steps. First, the spatial probit model is used to identify whether the presence of PMSB influences the likelihood of municipalities having diseases. Second, the logit model is used to verify the chances of diseases occurrence, taking into account the type of PMSB spatial cluster that the municipalities belong to. The results of the first stage detected the presence of spatial dependence and do not confirmed that having the PMSB reduces the probability of diseases occurrence in the municipalities. The results of the second stage showed that there is a decreased chance of disease occurrence in municipalities that belong to HH clusters (municipalities with PMSB, surrounded by municipalities with PMSB) and LH clusters (municipalities without PMSB, surrounded by municipalities with PMSB). These results show that PMSB must be planned considering a wider context than municipal boundaries.

Keywords:
Basic sanitation; Diseases; Spatial probit; Logit

Variáveis	Descrição	Fonte
end_epi	A prefeitura tem conhecimento da ocorrência de endemia(s) ou epidemia(s) associada(s) ao saneamento básico, nos últimos 12 meses, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
lndens17	Logaritmo natural da densidade populacional (hab/km2) (2017)	IBGE
txurb16	Taxa de urbanização (2016)	IBGE
lnpibpc16	Logaritmo natural do PIB per capita (2016)	IBGE
ifdm16educ	Indicador de educação (2016)	FIRJAN
favelas	Existem no município favelas, cortiços e loteamentos irregulares, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
imp_polagua	(*) Poluição de algum corpo d’água, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
imp_assagua	(*) Assoreamento de algum corpo d’água, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
imp_dimagua	(*) Diminuição de vazão de algum corpo d’água, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
imp_esgoto	(*) Falta de saneamento (destinação inadequada do esgoto doméstico), MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
alagamento	O município foi atingido por alagamentos nos últimos 4 anos, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
enchente	O município foi atingido por enchentes ou inundações graduais nos últimos 4 anos, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
enxurrada	O município foi atingido por enxurradas ou inundações bruscas nos últimos 4 anos, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE
pol_sanbas	PMSB - existência, MUNIC/2017 (Sim=1; Não=0)	IBGE

Variáveis	Média	Desvio Padrão	Mínimo	Máximo
end_epi	0,347	0,476	0,000	1,000
dens17	117,838	615,788	0,075	13.715,620
lndens17	3,270	1,435	-2,586	9,526
txurb16	0,638	0,220	0,042	1,000
pibpc16	21.126,180	20.332,650	3.190,570	314.637,700
lnpibpc16	9,697	0,683	8,068	12,659
ifdm16educ	0,769	0,114	0,383	1,000
ouvi_sanbas	0,314	0,464	0,000	1,000
Favelas	0,676	0,468	0,000	1,000
imp_polagua	0,153	0,360	0,000	1,000
imp_assagua	0,146	0,353	0,000	1,000
imp_dimagua	0,201	0,400	0,000	1,000
imp_esgoto	0,249	0,432	0,000	1,000
Alagamento	0,310	0,463	0,000	1,000
Enchente	0,272	0,445	0,000	1,000
Enxurrada	0,285	0,452	0,000	1,000
pol_sanbas	0,382	0,486	0,000	1,000

Doenças	Cidades com ocorrência	I de Moran
Doenças	Cidades com ocorrência	Queen	1 vizinho	3 vizinhos	5 vizinhos
Todas	1.935	0,237	0,252	0,244	0,230
Diarreia	1.288	0,187	0,215	0,198	0,182
Leptospirose	250	0,078	0,068	0,068	0,059
Verminoses	960	0,184	0,217	0,194	0,182
Cólera	97	0,028	0,023	0,024	0,019
Difteria	163	0,033	0,071	0,036	0,023
Dengue	1.501	0,228	0,244	0,238	0,223
Zika	814	0,218	0,207	0,210	0,208
Chikungunya	958	0,305	0,311	0,307	0,269
Tifo	56	0,004	0,023	0,001	0,001
Malária	181	0,201	0,220	0,218	0,198
Hepatite	428	0,074	0,091	0,080	0,076
Febre amarela	161	0,105	0,107	0,090	0,086
Dermatite	431	0,094	0,146	0,112	0,094
Doença respiratória	650	0,126	0,151	0,145	0,128
Outras	191	0,077	0,096	0,091	0,074

Variáveis	Modelo 1		Modelo 2		Modelo 3		Modelo 4
Constante	3,471	***	0,106		2,931	***	0,171
lndens17	0,009		-0,002		0,000		-0,007
txurb16	0,427	***	0,149		0,390	***	0,152
lnpibpc16	-0,286	***	-0,046		-0,248	***	-0,050
ifdm16educ	-2,194	***	-0,794	***	-1,774	***	-0,675	***
ouvi_sanbas	0,238	***	0,188	***	0,228	***	0,184	***
Favelas	0,223	***	0,257	***	0,217	***	0,252	***
imp_polagua	0,087	*	0,084		0,091	*	0,083
imp_assagua	0,072		0,085	*	0,081		0,096	*
imp_dimagua	0,161	***	0,102	**	0,138	***	0,094	**
imp_esgoto	0,142	***	0,136	***	0,140	***	0,135	***
Alagamento	0,023		0,052		0,014		0,039
Enchente	-0,016		0,073		-0,018		0,062
Enxurrada	-0,096	*	0,029		-0,080		0,025
pol_sanbas	-0,106	***	0,003		-0,104	***	-0,003
I(REGNAT)N			0,552	***			0,464	***
I(REGNAT)NO			0,379	***			0,309	***
I(REGNAT)SE			-0,076				-0,074
I(REGNAT)S			-0,627	***			-0,528	***
Rho					0,220	***	0,170	***
AIC	6.663,1		6.436,0		-		-
LogLik	-3.316,567		-3.198,978		-3.297,022		-3.195,223
Pseudo-R2	0,078		0,111		-		-
Hosmer and Lemeshow goodness of fit (GOF) test	46,197	***	12,818		42,049	***	15,354	*
Correctly classified	66,57%		68,90%		66,80%		68,76%
Sensitivity	26,98%		41,40%		28,11%		41,81%
Specificity	87,65%		83,55%		87,40%		83,11%
Area under ROC curve	0,691		0,723		0,697		0,724

	Efeitos Marginais
Variáveis	Diretos		Indiretos		Totais
lndens17	-0,002		0,000		-0,003
txurb16	0,049		0,010		0,059
lnpibpc16	-0,016		-0,003		-0,020
ifdm16educ	-0,220	***	-0,043	***	-0,262	***
ouvi_sanbas	0,060	***	0,012	***	0,071	***
Favelas	0,082	***	0,016	***	0,098	***
imp_polagua	0,027		0,005		0,032
imp_assagua	0,031	*	0,006	*	0,038	*
imp_dimagua	0,031	**	0,006	**	0,036	**
imp_esgoto	0,044	***	0,009	***	0,052	***
Alagamento	0,013		0,003		0,015
Enchente	0,020		0,004		0,024
Enxurrada	0,008		0,002		0,010
pol_sanbas	-0,001		0,000		-0,001
I(REGNAT)N	0,151	***	0,029	***	0,180	***
I(REGNAT)NO	0,101	***	0,020	***	0,120	***
I(REGNAT)SE	-0,024		-0,005		-0,029
I(REGNAT)S	-0,172	***	-0,033	***	-0,205	***

	HH		HL		LH		LL
Variáveis	Coeficiente	Pr(>\|z\|)	Coeficiente	Pr(>\|z\|)	Coeficiente	Pr(>\|z\|)	Coeficiente	Pr(>\|z\|)
Intercept	-12,591	***	-1,219		-9,156	***	7,284	***
end_epi	-0,367	***	0,193		-0,233	*	0,054
log(dens17)	0,488	***	0,050		0,133	***	-0,092	*
txurb16	-2,256	***	0,885	*	-1,114	***	1,043	**
ifdm16educ	3,308	***	-3,048	***	2,893	***	-2,613	***
log(pibpc16)	0,467	***	-0,035		0,407	***	-0,909	***
I(REGNAT)	0,801	***	-0,268	**	0,184	***	-0,142

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[1] Editor:

Harry Bollmann