What role do social variables and health play in the spread of COVID-19 in the state of Minas Gerais – Brazil?
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | , , , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | https://doi.org/10.5752/P.2318-2962.2023v33n72p317 http://hdl.handle.net/1843/76292 |
Resumo: | A alta letalidade da COVID-19 traz evidente a necessidade da identificação dos potenciais grupos de risco da doença. A disseminação da COVID-19 pode ser melhor compreendida com estudos epidemiológicos combinados com avaliações socioeconômicas das populações afetadas. O objetivo desta pesquisa foi usar análise espacialmente explicitas para analisar a influência de atributos socioeconômicos e de saúde na disseminação viral de COVID-19 no estado de Minas Gerais por meio de regressões múltiplas e espaciais. Os dados socioeconômicos foram coletados na plataforma do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, e posteriormente, foram construídos modelos de regressão incluindo modelos de erro espacial “spatial error models” (SEMs) e de defasagem espacial “spatial lag models” (SLMs) para as variáveis número de casos “Cases” e óbitos “Deaths” por COVID-19. Para as condições socioeconômicas e pandêmicas encontradas no estado de Minas Gerais, o SEM adequou-se melhor para variável dependente ‘Cases’ e o SLM para a variável dependente ‘Deaths’. Os resultados mostram que municípios com maior longevidade, infraestrutura urbana municipal, e menor fluxo de pessoas em transportes públicos apresentam menores ocorrências de óbitos por COVID-19. Este trabalho fornece subsídios a políticas de mitigação de risco de pandemia e melhor gerenciamento de recursos médicos. |
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What role do social variables and health play in the spread of COVID-19 in the state of Minas Gerais – Brazil?Qual o papel das variáveis sociais e desaúde na propagação da COVID-19 no estado de Minas Gerais –Brasil?EpidemiologySocioeconomic FactorsDemographyInfectionEpidemiologiaFatores SocioeconômicosDemografiaInfecçãoA alta letalidade da COVID-19 traz evidente a necessidade da identificação dos potenciais grupos de risco da doença. A disseminação da COVID-19 pode ser melhor compreendida com estudos epidemiológicos combinados com avaliações socioeconômicas das populações afetadas. O objetivo desta pesquisa foi usar análise espacialmente explicitas para analisar a influência de atributos socioeconômicos e de saúde na disseminação viral de COVID-19 no estado de Minas Gerais por meio de regressões múltiplas e espaciais. Os dados socioeconômicos foram coletados na plataforma do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, e posteriormente, foram construídos modelos de regressão incluindo modelos de erro espacial “spatial error models” (SEMs) e de defasagem espacial “spatial lag models” (SLMs) para as variáveis número de casos “Cases” e óbitos “Deaths” por COVID-19. Para as condições socioeconômicas e pandêmicas encontradas no estado de Minas Gerais, o SEM adequou-se melhor para variável dependente ‘Cases’ e o SLM para a variável dependente ‘Deaths’. Os resultados mostram que municípios com maior longevidade, infraestrutura urbana municipal, e menor fluxo de pessoas em transportes públicos apresentam menores ocorrências de óbitos por COVID-19. Este trabalho fornece subsídios a políticas de mitigação de risco de pandemia e melhor gerenciamento de recursos médicos.The high rates of COVID-19 lethality have made it necessary to identify groups potentially at risk from the disease. The spread of COVID-19 can be better understood with epidemiological studies combined with socioeconomic evaluations of the affected populations. This study aimed to use spatially explicit analysis to analyze the influence of socioeconomic and health attributes on the viral spread of COVID-19 in the state of Minas Gerais using multiple and spatial regressions. The socioeconomic data were collected using the platform of the Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (institute of Applied Economic Research). Subsequently, regression models were constructed, which included spatial error models (SEMs) and spatial lag models (SLMs) for the numbers ofCOVID-19 cases and deaths. For the socioeconomic and pandemic conditions found in the state of Minas Gerais, the SEM was the most suitable for the dependent variable Cases, while the SLM was the most suitable for the dependent variable Deaths. The resultsshow that municipalities with greater longevity among the citizens, better municipal urban infrastructure, and a lower flow of people on public transport had fewer deaths from COVID-19. This study provides support to pandemic risk mitigation policies and better management of medical resources.Universidade Federal de Minas GeraisBrasilIGC - DEPARTAMENTO DE CARTOGRAFIAUFMG2024-09-10T21:00:35Z2024-09-10T21:00:35Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlepdfapplication/pdfhttps://doi.org/10.5752/P.2318-2962.2023v33n72p31723182962http://hdl.handle.net/1843/76292engCaderno de GeografiaMatheus Luiz Jorge CortezÚrsula Ruchkys de AzevedoEdimar Olegário de Campos JúniorDanilo CirinoAnacleto DiogoVagner Braga Nunes CoelhoDavid Soeiro BarbosaSonia Maria Carvalho Ribeiroinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMG2024-09-10T21:00:36Zoai:repositorio.ufmg.br:1843/76292Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2024-09-10T21:00:36Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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A alta letalidade da COVID-19 traz evidente a necessidade da identificação dos potenciais grupos de risco da doença. A disseminação da COVID-19 pode ser melhor compreendida com estudos epidemiológicos combinados com avaliações socioeconômicas das populações afetadas. O objetivo desta pesquisa foi usar análise espacialmente explicitas para analisar a influência de atributos socioeconômicos e de saúde na disseminação viral de COVID-19 no estado de Minas Gerais por meio de regressões múltiplas e espaciais. Os dados socioeconômicos foram coletados na plataforma do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, e posteriormente, foram construídos modelos de regressão incluindo modelos de erro espacial “spatial error models” (SEMs) e de defasagem espacial “spatial lag models” (SLMs) para as variáveis número de casos “Cases” e óbitos “Deaths” por COVID-19. Para as condições socioeconômicas e pandêmicas encontradas no estado de Minas Gerais, o SEM adequou-se melhor para variável dependente ‘Cases’ e o SLM para a variável dependente ‘Deaths’. Os resultados mostram que municípios com maior longevidade, infraestrutura urbana municipal, e menor fluxo de pessoas em transportes públicos apresentam menores ocorrências de óbitos por COVID-19. Este trabalho fornece subsídios a políticas de mitigação de risco de pandemia e melhor gerenciamento de recursos médicos. |
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