Exploring local factors associated with covid-19 mortality in brazilian municipalities: a computational epidemiology approach for the first three years

Abstract

O Brasil foi severamente impactado pela pandemia de COVID-19, com mais de 36 milhões de casos e quase 694 mil mortes reportadas até o final de 2022. Notavelmente, o Brasil apresenta significativa desigualdade socioeconômica entre suas regiões e municípios. Esta tese analisa a interação entre fatores locais e a mortalidade por COVID-19 em municípios brasileiros ao longo dos três primeiros anos da pandemia. Mais especificamente, investiga como as desigualdades nacionais, representadas por fatores demográficos, sociais, econômicos e políticos, se correlacionam com a mortalidade por COVID-19. Também avalia os efeitos do isolamento social, da vacinação e do surgimento de variantes na dinâmica da pandemia. Utilizando abordagens de epidemiologia computacional, como análise de regressão, técnicas de agrupamento, análise de correlação cruzada e modelagem epidemiológica, esta tese fornece percepções sobre os determinantes da mortalidade e sua evolução ao longo do tempo. Os resultados sugerem que a urbanização desempenha um papel significativo no aumento das mortes por COVID-19 nos municípios. No entanto, o impacto da urbanização variou ao longo do tempo, refletindo as medidas de saúde pública adotadas em cada momento. No início da pandemia, os municípios implementaram isolamento social preventivo, reduzindo o número básico de reprodução (R0) e mitigando a mortalidade em municípios urbanizados. Uma mudança para o isolamento social reativo em 2021, associada à disseminação das variantes Gama e Delta, correlacionou-se com um aumento do R0 e com uma mortalidade desproporcionalmente maior em municípios urbanizados. Os resultados também mostram que os esforços de vacinação se correlacionaram significativamente com a redução da letalidade e ajudaram a controlar os riscos de mortalidade relacionados à urbanização em 2022. Outras variáveis, como fatores ligados à pobreza, população idosa, povos indígenas e preferência política, também desempenharam papéis relevantes na dinâmica da pandemia nos municípios. Esta tese contribui com métodos e evidências para que autoridades de saúde possam analisar e monitorar epidemias, enfatizando a importância de medidas proativas para controle. Ela introduz um novo modelo epidemiológico com transições nebulosas para analisar epidemias de múltiplos surtos, validado por meio de sua aplicação a dados nacionais e municipais, além de sua aplicação na previsão de mortes por COVID-19 e seus resultados contrastados com evidências sorológicas. Por fim, os resultados ressaltam o valor de análises dinâmicas e sensíveis ao tempo, além de destacar o papel da desinformação e das influências políticas no agravamento das crises de saúde.