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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.22.2016.tde-06052016-184351
Document
Author
Full name
Mellina Yamamura Calori
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Ribeirão Preto, 2016
Supervisor
Committee
Arcêncio, Ricardo Alexandre (President)
Chiaravalloti Neto, Francisco
Figueiredo, Rosely Moralez de
Nogueira, Jordana de Almeida
Pinto, Ione Carvalho
Title in Portuguese
Relação espacial dos óbitos e internações por tuberculose com indicadores sociais em Ribeirão Preto (SP)
Keywords in Portuguese
Análise espacial
Indicadores sociais
Internações
Mortalidade
Tuberculose
Abstract in Portuguese
Objetivo: Propôs-se analisar a relação espacial dos óbitos e internações evitáveis por TB com indicadores sociais em Ribeirão Preto/SP. Métodos: Trata-se de um estudo ecológico em que foram considerados os casos de óbitos e internações, tendo como causa básica do óbito e motivo principal da internação, a tuberculose (CID A15.0 a A19.9), ocorridos na zona urbana de Ribeirão Preto e registrados respectivamente no Sistema de Informação sobre Mortalidade e no Sistema de Internação Hospitalar do Sistema Único de Saúde no período de 2006 a 2012. Foi realizada a análise univariada das variáveis sociodemográficas e operacionais dos casos investigados. Para construção dos indicadores sociais utilizou-se a análise de componentes principais, sendo selecionados dados das áreas de abrangência do município, considerando os dados do Censo Demográfico de 2010. A geocodificação dos casos foi processada no TerraView versão 4.2.2. Recorreu-se à regressão linear múltipla, pelo método dos mínimos quadrados e à regressão espacial para análise da relação de dependência espacial entre os indicadores sociais e as taxas de mortalidade e de internações por TB. A autocorrelação nos resíduos da regressão linear múltipla foi testada por meio do Teste Global de Moran, as análises foram realizadas considerando os softwares Arcgis-versão 10.1, Statistica versão 12.0, OpenGeoDa versão 1.0 e R versão 3.2.3. Para o diagnóstico do melhor modelo de regressão espacial, utilizou-se o teste Multiplicador de Lagrange. Em todos os testes, foi fixado o nivel de significancia de alfa em 5% (p< 0,05). Resultados: Foram registrados 50 casos de óbitos e 196 casos de internações por TB. A maioria dos casos registrados em ambos os sistemas se deu em pessoas do sexo masculino (n=41; 82%/n=146; 74,5%) e com a forma clínica pulmonar (n=44; 80,0%/n=138; 67,9%). Na construção dos indicadores sociais, três novas variáveis surgiram, apresentando respectivamente variância total de 46,2%, 18,7% e 14,6% sendo denominadas como indicadores de renda, desigualdade social e equidade social. Na modelagem para verificar relação espacial entre os óbitos e os indicadores sociais observou-se que a equidade social foi indicador estatisticamente significativo (p=0,0013) com relação negativa a mortalidade, sendo o Modelo da Defasagem Espacial o melhor método para testar a dependência espacial, com valor de ? (rho) estimado em 0,53 e altamente significativo (p=0,0014). Já na modelagem da relação espacial entre as internações por tuberculose e os indicadores sociais, o indicador de renda apresentou-se estatisticamente significativo (p=0,015) com relação negativa a internação e o melhor método para testar a dependência espacial também foi o Modelo da Defasagem Espacial com valor de ? (rho) estimado em 0,80 e altamente significativo (p<0,0001). Conclusão: O estudo contribuiu no avanço do conhecimento de que a mortalidade e as internações por tuberculose são eventos socialmente determinados, o que sugere investimento por parte da gestão
Title in English
Spatial relationship of deaths and hospitalizations for tuberculosis with social indicators in Ribeirão Preto (SP)
Keywords in English
Hospitalizations
Mortality
Social indicators
Spatial analysis
Tuberculosis
Abstract in English
Objective: It was proposed to analyze the spatial relation of deaths and avoidable hospitalizations for TB with social indicators in Ribeirão Preto/SP. Methods: It is an ecological study that considered cases of deaths and hospital admissions due to tuberculosis (CID A15.0 to A19.9). They occurred in the urban area of Ribeirão Preto and were recorded, respectively, in the Mortality Information System and Hospital Admission System of the Unified Health System between 2006 and 2012. It was possible to perform the univariate analysis of socio- demographic and occupational variables of the investigated cases. It was used, for social indicators construction, the principal component analysis and data from selected areas of the municipality by considering the Demographic Census of 2010. The cases decoding was processed by TerraView version 4.2.2. It was used the multiple linear regression through the least squares method and spatial regression for relation analysis of spatial dependence between social indicators and death rates and hospitalizations by TB. The autocorrelation in residues of multiple linear regression was tested by the Global Moran test, and analyzes were performed by considering the software Arcgis-version 10.1, Statistica version 12.0, OpenGeoDa version 1.0 and R version 3.2.3. For diagnosis of a better spatial regression model, it was possible to use the Lagrange Multiplier test. In all tests, the alpha significance level was fixed at 5% (p <0.05). Results: There were 50 cases of deaths and 196 cases of hospitalizations by TB. Most cases registered in both systems occurred in males (n=41; 82%/n=146; 74.5%) and with pulmonary clinical form (n=44; 80.0%/n=138; 67.9%). Three new variables emerged, in the construction of social indicators, presenting respectively the total variance of 46.2%, 18.7% and 14.6% and named as indicators of income, social inequality and social equity. In the modeling to verify the spatial relation between deaths and social indicators, it was observed that social equity was the statistically significant indicator (p=0.0013), and with a negative relation to the mortality. Then, the Spatial Lag Model was the best method to test spatial dependence, with a value of ? (rho) estimated at 0.53 and highly significant (p=0.0014). In relation to the modeling of spatial relationship between hospitalizations for tuberculosis and social indicators, income indicator was statistically significant (p=0.015) with a negative relation for hospitalization, and the Spatial Lag Model was also the best method to test spatial dependence, with a value of ? (rho) estimated at 0.80 and highly significant (p<0.0001). Conclusion: The research contributes to knowledge advancement that mortality and hospitalizations for tuberculosis are events socially determined that suggest management investments
 
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Publishing Date
2016-05-24
 
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