Mortalidade e Análise Espacial da COVID-19 nas Regionais de Saúde do Paraná

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Romanowski, Karyn Lemes
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG
Texto Completo: http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3870
Resumo: No final de dezembro de 2019, um surto de pneumonia foi detectado na cidade de Wuhan, China. Em 11 de março de 2020, a Organização Mundial da Saúde relatou que o surto por SARS-CoV-2 havia se tornado uma pandemia. Este estudo tem como objetivo analisar a mortalidade por COVID-19 nas 22 Regionais de Saúde do Estado do Paraná, de março de 2020 a maio de 2021. Trata-se de um estudo do tipo ecológico, utilizando técnicas de análise espacial de área. Compreendeu às 22 Regionais de Saúde do Paraná. Foram calculadas as taxas de mortalidade por COVID-19 brutas e padronizadas por faixa etária, para o total e segundo sexo e faixa etária. Para a análise espacial foram elaborados mapas representando as taxas padronizadas de mortalidade por COVID-19. Também foram analisadas as correlações entre as taxas e mortalidade por COVID-19 e os indicadores demográficos, socioeconômicos e de saúde, além de comparações entre as Regionais de Saúde com menores e maiores taxas de mortalidade por COVID-19 em relação aos mesmos indicadores. O nível de significância foi de 5%. Como resultados foram encontrados dados de 27.658 óbitos causados por COVID-19 nas 22 Regionais de Saúde do Estado do Paraná, onde a taxa bruta de mortalidade geral foi de 240 óbitos por 100.000 habitantes. As maiores taxas padronizadas por faixa etária foram observadas para a 8a (Francisco Beltrão), com 324 por 100.000 hab. seguida da 14a (Paranavaí), com 314 por 100.000 hab.) e 1a (Paranaguá), com 307 por 100.000 hab.). As menores taxas padronizadas foram observadas para a 15a Regional de Saúde (Maringá) e 16a (Apucarana), com taxas de 139 óbitos por 100.000 habitantes cada uma. Houve grande variação percentual entre as taxas de mortalidade brutas e padronizadas por faixa etária, desde redução de -51,7% até aumento de 79,4%. A maioria das Regionais de Saúde, 59,1% (n=13), apresentaram taxas maiores após a padronização. As taxas de mortalidade foram significativamente maiores para os homens em relação às mulheres (p<0,001). As taxas de mortalidade em todas as Regionais de Saúde aumentaram progressivamente com o aumento da idade. Dentre as variáveis analisadas, quanto maior foi o número de médicos especialistas no SUS por 100 mil habitantes (p=0,022) e maior o número de enfermeiros totais por 100 mil habitantes (p=0,041), significativamente menores foram as taxas de mortalidade padronizadas por COVID-19. As Regionais de Saúde com maior número de tomógrafos computadorizados no total em uso por 100 mil habitantes (p=0,049) e maior número total de fisioterapeutas por 100.000 habitantes (p=0,023), apresentaram significativamente menores taxas de mortalidade em relação às regionais com menores números desses indicadores. Não foram observadas associações ou correlações significativas entre as taxas padronizadas de mortalidade e os indicadores demográficos e socioeconômicos. Os achados deste estudo evidenciaram a importância da análise da mortalidade por COVID-19, suas características e possíveis associações com indicadores demográficos, socioeconômicos e de saúde. Essas análises podem dar subsídios no desenvolvimento de políticas públicas específicas de prevenção e tratamento de doenças futuras.
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Mortalidade e Análise Espacial da COVID-19 nas Regionais de Saúde do Paraná. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciências da Saúde) - Universidade Estadual de Ponta Grossa, Ponta Grossa, 2023.http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3870No final de dezembro de 2019, um surto de pneumonia foi detectado na cidade de Wuhan, China. Em 11 de março de 2020, a Organização Mundial da Saúde relatou que o surto por SARS-CoV-2 havia se tornado uma pandemia. Este estudo tem como objetivo analisar a mortalidade por COVID-19 nas 22 Regionais de Saúde do Estado do Paraná, de março de 2020 a maio de 2021. Trata-se de um estudo do tipo ecológico, utilizando técnicas de análise espacial de área. Compreendeu às 22 Regionais de Saúde do Paraná. Foram calculadas as taxas de mortalidade por COVID-19 brutas e padronizadas por faixa etária, para o total e segundo sexo e faixa etária. Para a análise espacial foram elaborados mapas representando as taxas padronizadas de mortalidade por COVID-19. Também foram analisadas as correlações entre as taxas e mortalidade por COVID-19 e os indicadores demográficos, socioeconômicos e de saúde, além de comparações entre as Regionais de Saúde com menores e maiores taxas de mortalidade por COVID-19 em relação aos mesmos indicadores. O nível de significância foi de 5%. Como resultados foram encontrados dados de 27.658 óbitos causados por COVID-19 nas 22 Regionais de Saúde do Estado do Paraná, onde a taxa bruta de mortalidade geral foi de 240 óbitos por 100.000 habitantes. As maiores taxas padronizadas por faixa etária foram observadas para a 8a (Francisco Beltrão), com 324 por 100.000 hab. seguida da 14a (Paranavaí), com 314 por 100.000 hab.) e 1a (Paranaguá), com 307 por 100.000 hab.). As menores taxas padronizadas foram observadas para a 15a Regional de Saúde (Maringá) e 16a (Apucarana), com taxas de 139 óbitos por 100.000 habitantes cada uma. Houve grande variação percentual entre as taxas de mortalidade brutas e padronizadas por faixa etária, desde redução de -51,7% até aumento de 79,4%. A maioria das Regionais de Saúde, 59,1% (n=13), apresentaram taxas maiores após a padronização. As taxas de mortalidade foram significativamente maiores para os homens em relação às mulheres (p<0,001). As taxas de mortalidade em todas as Regionais de Saúde aumentaram progressivamente com o aumento da idade. Dentre as variáveis analisadas, quanto maior foi o número de médicos especialistas no SUS por 100 mil habitantes (p=0,022) e maior o número de enfermeiros totais por 100 mil habitantes (p=0,041), significativamente menores foram as taxas de mortalidade padronizadas por COVID-19. As Regionais de Saúde com maior número de tomógrafos computadorizados no total em uso por 100 mil habitantes (p=0,049) e maior número total de fisioterapeutas por 100.000 habitantes (p=0,023), apresentaram significativamente menores taxas de mortalidade em relação às regionais com menores números desses indicadores. Não foram observadas associações ou correlações significativas entre as taxas padronizadas de mortalidade e os indicadores demográficos e socioeconômicos. Os achados deste estudo evidenciaram a importância da análise da mortalidade por COVID-19, suas características e possíveis associações com indicadores demográficos, socioeconômicos e de saúde. Essas análises podem dar subsídios no desenvolvimento de políticas públicas específicas de prevenção e tratamento de doenças futuras.In late December 2019, an outbreak of pneumonia was detected in the city of Wuhan, China. On March 11, 2020, the World Health Organization reported that the SARS-CoV-2 outbreak had become a pandemic. This study aims to analyze mortality from COVID-19 in the 22 Health Districts of the State of Paraná, from March 2020 to May 2021. This is an ecological study, using spatial area analysis techniques. It comprised the 22 Health Districts of Paraná. Crude and age-standardized COVID-19 mortality rates were calculated for the total and by sex and age group. For the spatial analysis, maps representing the age-standardized mortality rates by COVID-19 were prepared. Correlations between COVID-19 mortality rates and demographic, socioeconomic and health indicators were also analyzed, as well as comparisons between Health Regions with lower and higher COVID-19 mortality rates in relation to the same indicators. The significance level was 5%. As a result, data from 27,658 deaths caused by COVID-19 were found in the 22 Health Regions of the State of Paraná, where the crude general mortality rate was 240 deaths per 100,000 inhabitants. The highest rates age-standardized group were observed for the 8th (Francisco Beltrão), with 324 per 100,000 inhab. followed by the 14th (Paranavaí), with 314 per 100,000 inhab.) and the 1st (Paranaguá), with 307 per 100,000 inhab.). The lowest age-standardized rates were observed for the 15th Health Region (Maringá) and 16th (Apucarana), with rates of 139 deaths per 100,000 inhabitants each. There was a large percentage variation between crude and standardized mortality rates by age group, from a decrease of - 51.7% to an increase of 79.4%. Most Health Districts, 59.1% (n=13), had higher rates after standardization. Mortality rates were significantly higher for men compared to women (p<0.001). Mortality rates in all Health Regions increased progressively with increasing age. Among the analyzed variables, the greater the number of specialist physicians in the SUS per 100,000 inhabitants (p=0.022) and the greater the number of total nurses per 100,000 inhabitants (p=0.041), the significantly lower were the standardized mortality rates for COVID-19. The Health Districts with the highest total number of CT scanners in use per 100,000 inhabitants (p=0.049) and the highest total number of physiotherapists per 100,000 inhabitants (p=0.023), had significantly lower mortality rates compared to the regions with the lowest numbers of these indicators. No significant associations or correlations were observed between age-standardized mortality rates and demographic and socioeconomic indicators. The findings of this study highlighted the importance of analyzing mortality from COVID-19, its characteristics and possible associations with demographic, socioeconomic and health indicators. These analyzes can support the development of specific public policies for the prevention and treatment of future diseases.Submitted by Ivani Silva (ivsilva@uepg.br) on 2023-04-05T16:46:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Karyn Lemes Romanowski.pdf: 3564753 bytes, checksum: e714cbf42110d349094aa002926a707e (MD5)Made available in DSpace on 2023-04-05T16:46:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Karyn Lemes Romanowski.pdf: 3564753 bytes, checksum: e714cbf42110d349094aa002926a707e (MD5) Previous issue date: 2022-09-26porUniversidade Estadual de Ponta GrossaPrograma de Pós-Graduação em Ciências da SaúdeUEPGBrasilSetor de Ciências Biológicas e da SaúdeAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS DA SAUDEInfecções por coronavírusEpidemiologiaParanáMapeamento geográficoCoronavirus InfectionsEpidemiologyParanáGeographic MappingMortalidade e Análise Espacial da COVID-19 nas Regionais de Saúde do Paranáinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPGinstname:Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)instacron:UEPGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/3870/3/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/3870/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ORIGINALKaryn Lemes Romanowski.pdfKaryn Lemes Romanowski.pdfDissertação completa em PDFapplication/pdf3564753http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/3870/1/Karyn%20Lemes%20Romanowski.pdfe714cbf42110d349094aa002926a707eMD51prefix/38702023-04-05 13:46:58.511oai:tede2.uepg.br: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 Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede2.uepg.br/jspui/PUBhttp://tede2.uepg.br/oai/requestbicen@uepg.br||mv_fidelis@yahoo.com.bropendoar:2023-04-05T16:46:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG - Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)false
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Infecções por coronavírus
Epidemiologia
Paraná
Mapeamento geográfico
Coronavirus Infections
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description No final de dezembro de 2019, um surto de pneumonia foi detectado na cidade de Wuhan, China. Em 11 de março de 2020, a Organização Mundial da Saúde relatou que o surto por SARS-CoV-2 havia se tornado uma pandemia. Este estudo tem como objetivo analisar a mortalidade por COVID-19 nas 22 Regionais de Saúde do Estado do Paraná, de março de 2020 a maio de 2021. Trata-se de um estudo do tipo ecológico, utilizando técnicas de análise espacial de área. Compreendeu às 22 Regionais de Saúde do Paraná. Foram calculadas as taxas de mortalidade por COVID-19 brutas e padronizadas por faixa etária, para o total e segundo sexo e faixa etária. Para a análise espacial foram elaborados mapas representando as taxas padronizadas de mortalidade por COVID-19. Também foram analisadas as correlações entre as taxas e mortalidade por COVID-19 e os indicadores demográficos, socioeconômicos e de saúde, além de comparações entre as Regionais de Saúde com menores e maiores taxas de mortalidade por COVID-19 em relação aos mesmos indicadores. O nível de significância foi de 5%. Como resultados foram encontrados dados de 27.658 óbitos causados por COVID-19 nas 22 Regionais de Saúde do Estado do Paraná, onde a taxa bruta de mortalidade geral foi de 240 óbitos por 100.000 habitantes. As maiores taxas padronizadas por faixa etária foram observadas para a 8a (Francisco Beltrão), com 324 por 100.000 hab. seguida da 14a (Paranavaí), com 314 por 100.000 hab.) e 1a (Paranaguá), com 307 por 100.000 hab.). As menores taxas padronizadas foram observadas para a 15a Regional de Saúde (Maringá) e 16a (Apucarana), com taxas de 139 óbitos por 100.000 habitantes cada uma. Houve grande variação percentual entre as taxas de mortalidade brutas e padronizadas por faixa etária, desde redução de -51,7% até aumento de 79,4%. A maioria das Regionais de Saúde, 59,1% (n=13), apresentaram taxas maiores após a padronização. As taxas de mortalidade foram significativamente maiores para os homens em relação às mulheres (p<0,001). As taxas de mortalidade em todas as Regionais de Saúde aumentaram progressivamente com o aumento da idade. Dentre as variáveis analisadas, quanto maior foi o número de médicos especialistas no SUS por 100 mil habitantes (p=0,022) e maior o número de enfermeiros totais por 100 mil habitantes (p=0,041), significativamente menores foram as taxas de mortalidade padronizadas por COVID-19. As Regionais de Saúde com maior número de tomógrafos computadorizados no total em uso por 100 mil habitantes (p=0,049) e maior número total de fisioterapeutas por 100.000 habitantes (p=0,023), apresentaram significativamente menores taxas de mortalidade em relação às regionais com menores números desses indicadores. Não foram observadas associações ou correlações significativas entre as taxas padronizadas de mortalidade e os indicadores demográficos e socioeconômicos. Os achados deste estudo evidenciaram a importância da análise da mortalidade por COVID-19, suas características e possíveis associações com indicadores demográficos, socioeconômicos e de saúde. Essas análises podem dar subsídios no desenvolvimento de políticas públicas específicas de prevenção e tratamento de doenças futuras.
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