Análise de dependência espacial da taxa de mortalidade por Covid-19 nos municípios brasileiros
Bibliographic Data
| ID | 3856982 |
|---|---|
| Authors | Vítor Hugo Campelo Pereira (0000-0002-8550-7016, Universidade Federal do Rio Grande do Norte), Glairton Cardoso Rocha (0000-0002-1706-7338, Instituto Federal do Piauí), Marco Túlio Mendonça Diniz (0000-0002-7676-4475, Brazilian Institute of Geography and Statistics), Marcos Antonio Cavalcante De Júnior, Marcos Antônio Cavalcante de Oliveira Júnior (0000-0003-0630-4913, Instituto Federal do Piauí) |
| Year | 2021 |
| Volume | 52 |
| Publication date | 2021-01-01 |
| Peer Reviewed | Yes |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Confins (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 1958-9212 • E-ISSN: 1958-9212 |
| Publisher | OpenEdition (PUBLISHER) |
| DOI | 10.4000/confins.40509 |
| OpenAlex | W3216915807 |
| Language | PT |
| References cited | 24 |
O presente artigo objetiva analisar a distribuição de óbitos por COVID-19 nos municípios brasileiros e a relação desta com aspectos socioeconômicos (renda) até a data de 14 de julho de 2020. A metodologia esteve pautada na verificação de autocorrelação espacial com base no Índice Global de Moran e no Índice Local de Moran (LISA) em suas formas univariada e bivariada. A forma univariada foi utilizada para investigação da distribuição da Taxa de Mortalidade por COVID-19 (TMC), enquanto que a forma bivariada foi utilizada para verificação de autocorrelação espacial entre as variáveis TMC (variável dependente) e IDHM Renda (variável independente) nos municípios brasileiros até a data de 14 de julho de 2020. Os resultados evidenciaram a presença de clusters formados a partir de agrupamentos de municípios com altos valores de TMC, sobretudo nas regiões Norte e Nordeste do Brasil. Além disso, foi constatada autocorrelação negativa entre as variáveis TMC e IDHM Renda, com destaque para grandes porções territoriais das regiões Norte e Nordeste setentrional. A quantidade de casos de COVID-19 em uma determinada área geográfica e a renda de sua população são fatores essenciais para a compreensão da distribuição dos óbitos relacionados a essa doença
Geography · COVID-19 epidemiological studies · Data-Driven Disease Surveillance · Spatial and Panel Data Analysis
Geographical tracking and mapping of coronavirus disease Covid-19/severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (Sars-CoV-2) epidemic and associated events around the world
Spatial epidemic dynamics of the Covid-19 outbreak in China
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (Sars-CoV-2) and coronavirus disease-2019 (Covid-19)
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Rapid surveillance of Covid-19 in the United States using a prospective space-time scan statistic
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| Citation velocity | historical |
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| Highly cited | No |