Association of urban inequality and icome segregation with covid-19 mortality in Brazil

Fatores socioeconômicos exacerbaram o impacto da COVID-19 em todo o mundo. O Brasil, já marcado por significativas desigualdades econômicas, é um dos países mais afetados, com uma das maiores taxas de mortalidade. Compreender como a desigualdade e a segregação de renda contribuem para o excesso de m...

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Detalhes bibliográficos
Autores: Sousa Filho, José Firmino de, Silva, Uriel M., Lima, Larissa L., Paiva, Aureliano S. S., Santos, Gervásio Ferreira dos, Andrade, Roberto F. S.
Tipo de documento: artigo
Estado:Versão publicada
Data de publicação:2022
País:Brasil
Recursos:Universidade Federal da Bahia (UFBA)
Repositório:Repositório Institucional da UFBA
Idioma:inglês
OAI Identifier:oai:repositorio.ufba.br:ri/42840
Acesso em linha:https://repositorio.ufba.br/handle/ri/42840
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0277441
Access Level:Acceso aberto
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description Fatores socioeconômicos exacerbaram o impacto da COVID-19 em todo o mundo. O Brasil, já marcado por significativas desigualdades econômicas, é um dos países mais afetados, com uma das maiores taxas de mortalidade. Compreender como a desigualdade e a segregação de renda contribuem para o excesso de mortalidade por COVID-19 nas cidades brasileiras é essencial para a formulação de políticas de saúde pública que mitiguem o impacto da doença. Este artigo visa preencher essa lacuna analisando o efeito da desigualdade de renda e da segregação de renda na mortalidade por COVID-19 em grandes centros urbanos no Brasil. Compilamos as taxas semanais de mortalidade por COVID-19 de março de 2020 a fevereiro de 2021 em um delineamento ecológico longitudinal, agregando dados em nível de cidade para 152 cidades brasileiras. As taxas de mortalidade por COVID-19 foram comparadas entre semanas, cidades e estados usando modelos lineares mistos. Estimamos as associações entre as taxas de mortalidade por COVID-19 com desigualdade de renda e segregação de renda usando modelos binomiais negativos mistos, incluindo interceptos aleatórios em nível de cidade e semana. Medimos a desigualdade de renda usando o índice de Gini e a segregação de renda usando o índice de dissimilaridade, utilizando dados do censo demográfico brasileiro de 2010. Constatamos que 88,2% da variabilidade das taxas de mortalidade por COVID-19 ocorreu entre semanas, 8,5% entre cidades e 3,3% entre estados.Maiores valores de desigualdade de renda e segregação de renda foram associados a maiores taxas de mortalidade por COVID-19 antes e depois da contabilização de todos os fatores de ajuste. Em nosso principal modelo ajustado, as razões de taxas (RR) por aumento de 1 desvio padrão na desigualdade de renda e segregação de renda foram associadas a uma mortalidade 17% (IC 95% 9% a 26%) e 11% (IC 95% 4% a 19%) maior. A desigualdade de renda e a segregação de renda são características de longa data das grandes cidades brasileiras. Fatores de risco relacionados ao contexto socioeconômico afetaram o curso da pandemia no país e contribuíram para altas taxas de mortalidade. Vulnerabilidades sociais preexistentes foram fatores críticos no agravamento da COVID-19, conforme corroborado pelas associações observadas neste estudo
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As taxas de mortalidade por COVID-19 foram comparadas entre semanas, cidades e estados usando modelos lineares mistos. Estimamos as associações entre as taxas de mortalidade por COVID-19 com desigualdade de renda e segregação de renda usando modelos binomiais negativos mistos, incluindo interceptos aleatórios em nível de cidade e semana. Medimos a desigualdade de renda usando o índice de Gini e a segregação de renda usando o índice de dissimilaridade, utilizando dados do censo demográfico brasileiro de 2010. Constatamos que 88,2% da variabilidade das taxas de mortalidade por COVID-19 ocorreu entre semanas, 8,5% entre cidades e 3,3% entre estados.Maiores valores de desigualdade de renda e segregação de renda foram associados a maiores taxas de mortalidade por COVID-19 antes e depois da contabilização de todos os fatores de ajuste. Em nosso principal modelo ajustado, as razões de taxas (RR) por aumento de 1 desvio padrão na desigualdade de renda e segregação de renda foram associadas a uma mortalidade 17% (IC 95% 9% a 26%) e 11% (IC 95% 4% a 19%) maior. A desigualdade de renda e a segregação de renda são características de longa data das grandes cidades brasileiras. Fatores de risco relacionados ao contexto socioeconômico afetaram o curso da pandemia no país e contribuíram para altas taxas de mortalidade. Vulnerabilidades sociais preexistentes foram fatores críticos no agravamento da COVID-19, conforme corroborado pelas associações observadas neste estudoSocioeconomic factors have exacerbated the impact of COVID–19 worldwide. Brazil, already marked by significant economic inequalities, is one of the most affected countries, with one of the highest mortality rates. Understanding how inequality and income segregation contribute to excess mortality by COVID–19 in Brazilian cities is essential for designing public health policies to mitigate the impact of the disease. This paper aims to fill in this gap by analyzing the effect of income inequality and income segregation on COVID–19 mortality in large urban centers in Brazil. We compiled weekly COVID–19 mortality rates from March 2020 to February 2021 in a longitudinal ecological design, aggregating data at the city level for 152 Brazilian cities. Mortality rates from COVID-19 were compared across weeks, cities and states using mixed linear models. We estimated the associations between COVID-19 mortality rates with income inequality and income segregation using mixed negative binomial models including city and week-level random intercepts. We measured income inequality using the Gini index and income segregation using the dissimilarity index using data from the 2010 Brazilian demographic census. We found that 88.2% of COVID–19 mortality rates variability was between weeks, 8.5% between cities, and 3.3% between states. Higher-income inequality and higher-income segregation values were associated with higher COVID–19 mortality rates before and after accounting for all adjustment factors. In our main adjusted model, rate ratios (RR) per 1 SD increases in income inequality and income segregation were associated with 17% (95% CI 9% to 26%) and 11% (95% CI 4% to 19%) higher mortality. Income inequality and income segregation are long-standing hallmarks of large Brazilian cities. Risk factors related to the socioeconomic context affected the course of the pandemic in the country and contributed to high mortality rates. Pre-existing social vulnerabilities were critical factors in the aggravation of COVID–19, as supported by the observed associations in this studyengPublic Library of SciencePLOSEstados Unidos17Plos OneCovid-19BrazilUrban inequalityCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::ECONOMIA REGIONAL E URBANACovid-19BrasilDesigualdade urbanaAssociation of urban inequality and icome segregation with covid-19 mortality in Brazilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article11112info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFBAinstname:Universidade Federal da Bahia (UFBA)instacron:UFBASousa Filho, José Firmino deSilva, Uriel M.Lima, Larissa L.Paiva, Aureliano S. S.Santos, Gervásio Ferreira dosAndrade, Roberto F. S.ORIGINALSOUZA FILHO, J. Firmino De. et al. Association of urban inequality and icome segregation with COVID-19 mortality in Brazil. PloS One..pdfSOUZA FILHO, J. Firmino De. et al. 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