A tuberculose é uma das dez principais causas de morte dentre as doenças infecciosas no mundo, o que evidencia a doença como um problema de saúde pública. A redução da mortalidade por tuberculose em 95% até 2035, proposta pela Estratégia End TB, tem sido desafiadora para o Brasil devido sua extensão territorial, variações culturais e desigualdades na distribuição dos recursos de proteção social e de saúde. Assim, buscou-se analisar a relação espacial e espaço-temporal dos determinantes sociais e o risco de mortes por tuberculose em Cuiabá. Trata-se de um estudo ecológico, realizado na cidade de Cuiabá, capital do estado de Mato Grosso. As unidades de análise do estudo foram as Unidades de Desenvolvimento Humano (UDHs) e a população foi constituída por casos de óbitos que apresentaram como causa básica a TB registrados no Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) entre 2006 a 2016, residentes na zona urbana do município. Para identificação das áreas de risco das mortes por tuberculose, utilizou-se a estatística de varredura. Em seguida, recorreu-se à técnica da Análise de Componentes Principais que permitiu a elaboração das dimensões dos determinantes sociais. A associação entre os determinantes sociais e as áreas de risco das mortes por tuberculose foi obtida, por meio da regressão logística binária. As modelagens Bayesianas foram empregadas, por meio da abordagem Integrated Nested Laplace Approximation (INLA), para verificar os riscos relativos temporais e espaciais e avaliar sua a relação com covariáveis representativas dos determinantes sociais. Nesse período foram registradas 225 mortes por tuberculose, identificou-se aglomerado de risco para a mortalidade por tuberculose, com RR = 2,09 (IC95% = 1,48-2,94; p = 0,04). No modelo logístico, os determinantes sociais relacionados ao déficit escolar e pobreza estiveram associados ao aglomerado de risco de mortes por tuberculose (OR=2,92; IC95% = 1,17-7,28), a renda apresentou uma associação negativa (OR=0,05; IC95% = 0,00 - 0,70). O valor da curva ROC do modelo foi de 92,1%. Em relação aos modelos Bayesianos observou-se redução do risco de morte por tuberculose entre 2006 (RR=1,03) e 2016 (RR=0,98) e ainda áreas de risco que persistem por mais de uma década. Dentre os determinantes sociais, a renda foi um importante fator associado ao risco de morte por tuberculose, sendo que o aumento de um desvio padrão na renda correspondeu à diminuição de 31% no risco de mortalidade por tuberculose. Os resultados do estudo apontam que existe associação entre os determinantes sociais e o risco de mortalidade por tuberculose no município investigado, sendo este um fenômeno que persiste no tempo. O investimento em políticas públicas de melhoria de distribuição de renda pode favorecer a mudança dessa realidade. Espera-se que os achados possam nortear gestores e trabalhadores no âmbito local e regional

Tuberculosis is one of the top 10 causes of death among infectious diseases in the world, which shows the disease as a public health problem. The reduction of tuberculosis mortality by 95% up to 2035, proposed by the End TB Strategy, has been challenging for Brazil due to its territorial extension, cultural variations and inequalities in the distribution of social protection and health resources. Thus, we sought to analyze the spatial and spatial-temporal relationship of social determinants and the risk of deaths from tuberculosis in Cuiabá.This is an ecological study conducted in the city of Cuiaba, capital of Mato Grosso. The units of analysis of the study were the Human Development Units (UDHs) and the population was constituted by cases of deaths that presented the basic cause of TB registered in the Mortality Information System (SIM) between 2006 and 2016, of the municipality.To identify the risk areas for tuberculosis deaths, the scan statistic was used. Next, we used the technique of Principal Component Analysis that allowed the elaboration of the dimensions of social determinants. The association between social determinants and risk areas for tuberculosis deaths was obtained through binary logistic regression. Bayesian modeling was used, through the Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) approach, to verify temporal and spatial relative risks and to evaluate its relationship with covariables representative of social determinants. During this period, there were 225 deaths due to tuberculosis and a risk cluster was identified for tuberculosis mortality, with RR = 2.09 (IC95% = 1.48-2.94, p = 0.04). In the logistic model, the social determinants related to school deficit and poverty were associated with the risk cluster of deaths due to tuberculosis (OR = 2.92, IC95% = 1.17-7.28), income had a negative association (OR = 0.05, IC95% = 0.00 - 0.70). The value of the ROC curve of the model was 92.1%. In relation to Bayesian models, there was a reduction in the risk of death due to tuberculosis between 2006 (RR = 1.03) and 2016 (RR = 0.98), as well as risk areas that persisted for more than a decade. Among the social determinants, income was an important factor associated with the risk of death due to tuberculosis, and the increase of a standard deviation in the income corresponded to a 31% decrease in the risk of mortality due to tuberculosis. The results of the study indicate that there is an association between the social determinants and the risk of mortality due to tuberculosis in the municipality under investigation, which is a phenomenon that persists over time. Investment in public policies to improve income distribution may favor a change in this reality. It is hoped that the findings will guide managers and workers at local and regional levels