Análise da difusão tempo-espacial da Covid-19 em dois estados brasileiros

dc.contributor.advisorAguirre, Moisés Alberto Calle
dc.contributor.advisor-co1André, Diego de Maria
dc.contributor.advisor-co1IDhttps://orcid.org/0000-0003-3142-8336pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6480130040427049pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0743856406326460pt_BR
dc.contributor.authorCampos, Maria da Luz Góis
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6145999964755917pt_BR
dc.contributor.referees1Queiroz, Silvana Nunes de
dc.contributor.referees2Alves, Janaina da Silva
dc.contributor.referees3Alves, Janaina da Silva
dc.contributor.referees4Justino, Josivan Ribeiro
dc.contributor.referees5Soares, Weber
dc.date.accessioned2024-12-23T20:08:53Z
dc.date.available2024-12-23T20:08:53Z
dc.date.issued2024-08-27
dc.description.abstractThe SARS-CoV-2 pandemic has had considerable effects on the global economy and demographics, as well as affecting regions with more vulnerable populations, both socially and in terms of health and sanitary conditions, as discussed in the vast literature. It is in this context that this study has as its main objective to study the flow of the spread of the COVID-19 infection to the states of Rio Grande do Norte (RN) and Amazonas (AM). Thus, using data from the Public Health Department (SESAP) of the state of Rio Grande do Norte and the IBGE – 2010 Census, we analyzed the incidence of COVID-19 for the period of the 1st pandemic wave from March 22, 2020 to November 29, 2020 and cross-sectional data from the epidemiological week SE49 (11/23/2020 to 11/29/2020). Therefore, this is a descriptive, cross-sectional exploratory study, whose empirical basis is to analyze global and local spatial models to model the incidence of COVID-19 in the 167 municipalities of Rio Grande do Norte and its main socioeconomic and demographic determinants. From a methodological point of view, we describe the presence of spatial autocorrelation and cluster formation, using Exploratory Spatial Data Analysis (AEDE). The presence of spatial heterogeneity was observed for the incidence of COVID-19 in the municipalities of RN, which allows adjusting for the indicators of identification of social vulnerability a Mixed Geographically Weighted Spatial Autoregressive Regression Model (MGWRSAR) as the main analysis instrument. From the perspective of the results, it is demonstrated that the coefficients of the study variables presented patterns of associations with the socioeconomic and demographic factors, therefore, the Gini index (Gini) and urban concentration (Gurb) are the most relevant factors to explain the spread of the disease to the state of RN. The results of the correlation clusters of the incidence of COVID-19 support the conclusion that the interregional flows generated by the activities of the larger centers to the smaller ones, through spatial spillovers of the disease, started from the microregions of Mossoró and Western and Eastern Seridó and the urban concentration of Natal-RN. To study the extensive spread of the severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV-2) in the state of Amazonas, we used data from MonitoraCovid19/Fiocruz and the Amazonas Health Surveillance Foundation (FVS-AM) from March 9, 2020 to April 25, 2021. From a methodological point of view, we used a descriptive experimental and ecological study, using continuous dynamic simulation modeling through dynamic systems, with an emphasis on the behavioral epidemiological model, susceptible, infected, recovered and dead (SIRD-AM), in addition to statistical analysis. This analysis procedure aims to estimate alternative scenarios, based on the social distancing measures imposed by the Amazonas state government, as well as hospital capacity, at the population level, to predict deaths and cases due to COVID-19. From the perspective of the results, we simulated 5 times more deaths for Amazonas; when we consider hospital capacity, we estimate an excess mortality rate 411% higher than the Brazilian rate for 2021, and the flows I(t), R(t) and D(t) decreased at an average rate of 2.5, in favor of pandemic control policies. In particular, this study contributes to the discussion of the incidence of COVID19 based on regional spatial variations at the municipal level for Rio Grande do Norte, as well as produced an epidemiological modeling necessary for public health to understand the population and their needs in terms of health surveillance, when it comes to the COVID19 pandemic, for Amazonas, the epicenter of COVID-19 in Brazil.pt_BR
dc.description.resumoA pandemia do SARS-CoV-2 provocou efeitos consideráveis na economia e na demografia mundial, bem como assolou regiões com populações mais vulneráveis, tanto socialmente, como em termos de condições de saúde e sanitárias, conforme aborda a vasta literatura. É nesse diapasão, que este estudo tem como principal objetivo estudar o fluxo da propagação da infecção da COVID-19 para os estados do Rio Grande do Norte (RN) e do Amazonas (AM). Assim, usando dados da Secretaria de Saúde Pública (SESAP) do estado potiguar e do IBGE – Censo 2010, analisamos a incidência da COVID-19 para o período da 1ª onda pandêmica de 22 de março de 2020 a 29 de novembro de 2020 e dados em corte transversal da semana epidemiológica SE49 (23/11/2020 a 29/11/2020). Portanto, trata-se de uma pesquisa exploratória descritiva em corte transversal, cujo fundamento empírico é o de analisar modelos espaciais globais e locais para modelar a incidência da COVID-19 nos 167 municípios potiguares e seus principais determinantes socioeconômicos e demográficos. Do ponto de vista metodológico, descrevemos a presença de autocorrelação espacial e formação de clusters, utilizando Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE). Observou-se a presença de heterogeneidade espacial para a incidência de COVID-19 nos municípios do RN, a qual permite ajustar para os indicadores de identificação da vulnerabilidade social um modelo Misto de Regressão Geograficamente Ponderada Autorregressivo Espacial (MGWRSAR) como principal instrumento de análise. Da perspectiva dos resultados, demonstra-se que os coeficientes das variáveis de estudo apresentaram padrões de associações com os fatores socioeconômicos e demográficos, sendo, portanto, o índice de Gini (Gini) e a concentração urbana (Gurb) os fatores mais relevantes para explicar a difusão da doença para o estado do RN. Os resultados dos clusters de correlação da incidência da COVID-19 sustentam a conclusão de que os fluxos inter-regionais gerados pelas atividades dos centros maiores para os menores, mediante transbordamentos espaciais da doença, iniciaram-se a partir das microrregiões de Mossoró e do Seridó Ocidental e Oriental e da concentração urbana de Natal-RN. Já para o estudo da extensa propagação do coronavírus da síndrome respiratória aguda grave (SARSCoV-2) no estado do Amazonas, utilizamos dados do MonitoraCovid-19/Fiocruz e da Fundação de Vigilância em Saúde do Amazonas (FVS-AM) no período de 09 de março de 2020 a 25 de abril de 2021. Do ponto de vista metodológico, utilizamos um estudo experimental e ecológico descritivo, usando a modelagem de simulação dinâmica contínua por meio de sistemas dinâmicos, com ênfase no modelo epidemiológico comportamental, suscetível, infectado, recuperado e mortos (SIRD-AM), para além da análise estatística. Esse procedimento de análise tem por objetivo estimar cenários alternativos, fundamentando-se nas medidas de distanciamento social impostas pelo governo estadual do Amazonas, bem como na capacidade hospitalar, a nível da população, para prever mortes e casos por COVID-19. Da perspectiva dos resultados, simulamos em 5 vezes mais mortos para o Amazonas; quando consideramos a capacidade hospitalar, estimamos uma taxa de excesso de mortalidade de 411% maior que a brasileira para 2021 e os fluxos I(t), R(t) e D(t) decresceram a uma taxa média de 2,5, em prol das políticas de controle da pandemia. Em particular, esse estudo contribui com a discussão da incidência da COVID-19 a partir das variações espaço sociais regionais em nível municipal para o Rio Grande do Norte, bem como produziu uma modelagem epidemiológica necessária para a saúde pública entender a população e suas necessidades em termos de vigilância sanitária, quando se trata da pandemia da COVID-19, para Amazonas, epicentro da COVID-19 no Brasil.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.identifier.citationCAMPOS, Maria da Luz Góis. Análise da difusão tempo-espacial da Covid-19 em dois estados brasileiros. Orientador: Dr. Moisés Alberto Calle Aguirre. 2024. 180f. Tese (Doutorado em Demografia) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/60952
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM DEMOGRAFIApt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDemografiapt_BR
dc.subjectCoronavírus 2 (Covid-19)pt_BR
dc.subjectFatores socioeconômicos e demográficospt_BR
dc.subjectModelo Misto de Regressão Geograficamente Ponderada Autorregressivo (MGWRSAR)pt_BR
dc.subjectSistemas dinâmicospt_BR
dc.subjectModelo epidemiológico comportamentalpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::DEMOGRAFIApt_BR
dc.titleAnálise da difusão tempo-espacial da Covid-19 em dois estados brasileirospt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR

Arquivos

Pacote Original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
Analisedifusaotempo_Campos_2024.pdf
Tamanho:
3.35 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Nenhuma Miniatura disponível
Baixar