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UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO
CENTRO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SAÚDE COLETIVA
RAFAEL DA CRUZ ARAÚJO VIEIRA
A ENDEMIA DE TUBERCULOSE E SEUS
DETERMINANTES SOCIOECONÔMICOS NO ESPÍRITO SANTO:
UMA ANÁLISE DE DADOS ESPACIAIS
Vitória
2006
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RAFAEL DA CRUZ ARAÚJO VIEIRA
A ENDEMIA DE TUBERCULOSE E SEUS
DETERMINANTES SOCIOECONÔMICOS NO ESPÍRITO SANTO:
UMA ANÁLISE DE DADOS ESPACIAIS
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa
de Pós-Graduação em Saúde Coletiva do Centro de
Ciências da Saúde da Universidade Federal do
Espírito Santo, como requisito parcial para obtenção
do Grau de Mestre em Saúde Coletiva.
Orientadora: Prof
a
Dr
a
Ethel Leonor Noia Maciel
Co-Orientadora: Prof
a
Dr
a
Eliana Zandonade
VITÓRIA
2006
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ESPAÇO RESERVADO PARA
FICHA CATALOGRÁFICA
DEDICATÓRIA
A José Raimundo e Maria Célia, meus pais
A Renata, Luísa e Henrique, meus irmãos
A Helen, meu amor
AGRADECIMENTOS
Ao menos não conheço quem tenha escrito os agradecimentos anteriormente ao
trabalho concluído. Imagino que, quem tenha tentado seguir à risca a ordem das
seções de uma dissertação, não tenha chegado à Lista de Tabelas. Há dois anos
era possível prever alguns nomes que certamente seriam incluídos, porém, apenas
dado o último e derradeiro ponto final, é possível entender o porquê de serem
lembrados nesta seção. Obrigado por fazerem parecer que foi fácil a conclusão
desta etapa. Lembrarei de vocês para sempre, por isso.
Gostaria inicialmente de agradecer, a Maria Célia e José Raimundo, meus pais, que
aos 5 anos não se negaram a responder aos meus “porquês” e me incentivaram a
continuar fazendo-os. Meus exemplos de vida e de retidão.
Aos meus irmãos, Renata, Luísa e Henrique, por, além de compreenderem meus
maus momentos, não me furtaram o prazer de ver em seus olhos o orgulho que
sentiam por mim.
Aos velhos e grandes amigos-irmãos, Hilário e Thiago, que mesmo à distância,
sempre estiveram ao meu lado, entenderam minha falta de tempo, mas
generosamente estiveram à disposição quando precisei.
Às minhas velhas-novas amigas, Ketene e Christiane, pelo apoio irrestrito, pelas
conversas na biblioteca e por não me deixarem desanimar.
A Ethel Leonor Noia Maciel, minha querida orientadora, por toda a confiança que
depositou em mim, pelo dom de ensinar, pela forma construtiva de trabalhar com
meus devaneios e por me fazer apaixonar pela epidemiologia e pela pesquisa.
A Eliana Zandonade, minha co-orientadora, uma grata surpresa nesse caminho.
Agradeço pela atenção e paciência dispensada, pela generosidade em compartilhar
conhecimento e por tornar meus passos mais firmes no campo da Bioestatística.
Á minha querida amiga Geisa, por sempre me mostrar outras formas de pensar,
pelas nossas discussões sempre estimulantes e por sempre ter uma palavra de
carinho e apoio quando o fardo tornava-se pesado demais.
Ao Programa Pós-Graduação em Saúde Coletiva, pelo idealismo e pelo
comprometimento que seus grandes mestres buscaram incutir em nós. Em especial,
à Profa. Maria del Carmen Bisi Molina, por toda atenção dispensada.
Aos meus amigos e colegas da turma de Saúde Coletiva, com que compartilhei
angústias e recebi apoio.
Ao Núcleo de Doenças Infecciosas, nas pessoas de Reynaldo Dietze, Moisés Palaci
e Solange Alves Vinhas, que receberam um estagiário que não gostava de
laboratório e souberam valorizar tudo aquilo que eu poderia oferecer e produzir.
Grandes Mestres, que me ensinaram tudo que sei sobre a Tuberculose e a Pesquisa
Científica.
Aos amigos de primeira hora no NDI, Hildete, João e Ledüc, que me acolheram
imediatamente e de forma muito elegante e às “meninas da TB” Fabíola, Renata e
Tatiana, que se revelaram pessoas formidáveis.
Aos meus “estagiários” e amigos, Maria e Thiago, por não terem me abandonado
nas minhas crises, por me acompanharem nas tarefas mais desgastantes e pelo
apoio irrestrito à realização deste projeto. Obrigado pelo companheirismo.
Aos amigos da hora do almoço, Carlos Gustavo, Bianca, Fábio Henrique, Jauber,
Marcela, Luciana e Débora por me lembrarem de que eu não era capaz de realizar
fotossíntese e pelos momentos agradáveis de descanso e bate-papo na Tia “Tênia”.
Aos amigos de corredor e cozinha, Luísa, Juliana, Carlinha, Valéria, Eneida,
Dr. Fausto, Rodrigo e Elenice pelo apoio e interesse.
Aos anjos do NDI, Wayna, Hudson, Laudicéia (Lau), Lilian, Patrícia, Rafaela, Canal e
Seu Eliseu, pela atenção e presteza em resolver tudo aquilo que lhes solicitava. Em
especial, pelo cafezinho, o 1% de inspiração que movimentou este trabalho.
Agradeço à Petrobras - Petróleo Brasileiro S.A. pela Bolsa de Mestrado e à
Fundação de Apoio à Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (FAPES) pelo apoio
financeiro à realização deste e de outros estudos.
E, por fim, agradeço a Helen, minha esposa e meu amor. Agradeço pela paciência,
pelo carinho, pela atenção, pela compreensão. Agradeço pelas noites entrecortadas
pelo despertador, pelos passeios realizados e pelos não realizados, pelo colo nos
momentos de maior cansaço e angústia e pelo café. Obrigado pelos torpedos no
celular, os scraps no Orkut e por se fazer presente em cada momento desta jornada.
Obrigado por acreditar em mim e dar sentido a cada linha desta dissertação.
Navegadores antigos tinham uma frase gloriosa:
"Navegar é preciso; viver não é preciso".
Quero para mim o espírito [d]esta frase,
transformada a forma para a casar como eu sou:
Viver não é necessário; o que é necessário é criar.
Não conto gozar a minha vida; nem em gozá-la penso.
Só quero torná-la grande,
ainda que para isso tenha de ser o meu corpo e a (minha
alma) a lenha desse fogo.
Só quero torná-la de toda a humanidade;
ainda que para isso tenha de a perder como minha.
Cada vez mais assim penso.
Cada vez mais ponho da essência anímica do meu sangue
o propósito impessoal de engrandecer a pátria e contribuir
para a evolução da humanidade.
É a forma que em mim tomou o misticismo da nossa Raça.
Navegar é Preciso
por Fernando Pessoa
RESUMO
A tuberculose é, ainda hoje, a principal causa de mortes entre adultos ao redor do
mundo por doenças infecciosas. A cada ano surgem 8,8 milhões de novos casos,
sendo a doença responsável por cerca de 2,7 milhões de óbitos. As estratégias
individualizadas de diagnóstico e tratamento não têm produzido os resultados
esperados. Acredita-se que a análise de dados espaciais possa contribuir na
focalização das ações de saúde e revelar determinantes da ocorrência da doença.
Este estudo teve como objetivos a caracterização dos municípios do Espírito Santo
em perfis socioeconômicos e demográficos, a análise da endemia de tuberculose e
sua distribuição espacial e a avaliação da relação da incidência de tuberculose com
características socioeconômicas e demográficas, no período de 2000 a 2004.
Delineou-se um estudo ecológico, que fez uso de informações censitárias e de
dados provenientes do SINAN. A classificação dos municípios segundo perfis foi
realizada através de técnicas multivariadas (Análise Fatorial e de Clu sters). A
epidemiologia da tuberculose foi descrita com base nas taxas de incidência bruta,
padronizada por idade e pelas taxas corrigidas pelo método Bayesiano Empírico
Global e Local. A dependência espacial foi verificada pelo Índice I de Moran e Índice
de Moram Local (LISA). A análise das correlações entre a endemia de tuberculose e
aspectos socioeconômicos e demográficos foi feita por meio da comparação de
médias entre mais de dois grupos (ANOVA one-way).
A classificação dos municípios revelou quatro perfis com grandes diversidades entre
eles. A distribuição da endemia de tuberculose apresenta forte dependência espacial
(I Moran = 0.585207; p < 0,001) além de três aglomerados com taxas
correlacionadas segundo o LISAMAP: RMGV, Região Norte e Região
Serrana/Caparaó. A incidência em dois dos perfis foi significativamente superior à
dos demais (F = 15.38; p < 0,000). A taxa de incidência mostrou-se correlacionada
com o fator Urbanização (r = 0,6737; p < 0,05).
A classificação socioeconômica e demográfica dos municípios foi capaz de
evidenciar as marcantes diferenças existentes entre as condições de vida dos
municípios e de suas populações. A ocorrência de dependência espacial é indicativa
da existência de um processo subjacente determinante da endemia. A correlação
entre a taxa de incidência da tuberculose e o fator Urbanização pode ser explicada
por um processo histórico, quando se observou uma intensa urbanização de caráter
excludente e gerador de desigualdades intra-municipais. Sugere-se que os novos
casos distribuam-se de maneira heterogênea no interior dos municípios,
concentrando-se nas regiões de acentuada pobreza.
ABSTRACT
Tuberculosis is the main cause of deaths among adults around the world by
infectious illnesses, still today. Every year 8,8 million new cases are recorded and the
disease is responsible for about 2,7 million deaths. Individualized strategies like early
diagnosis and effective treatment not produced the results expected. Studies suggest
Spatial Data Analysis can contribute to the design focused actions on health and to
learn more about occurrence and determinants of disease.
The objectives of this study were to characterize socio-economic and demographic
profiles of Espírito Santo cities, to analyze tuberculosis endemicity and its spatial
distribution, and to evaluate relationships among incidence of tuberculosis and socio-
economic and demographic profiles, in the period 2000 to 2004.
This was an ecological study, and used census tract data and information from
SINAN (National Databank of Major Causes of Morbidity). Cities profiles produced by
this study were carried out through multivariate techniques (Factor Analysis and
hierarchical clustering methods). The epidemiology of illness was described through
tuberculosis crude rates and Age-Standardized, and Global and Local Empirical
Bayesian smoothed rates. Spatial Autocorrelation among rates were tested using
Moran's I and Local Moran's Index (LISA). Statistical analysis of correlation among
tuberculosis endemicity and Socioeconomic and Demographic Indicators was done
through ANOVA one-way test for comparison of more than two independent groups.
Cities classification provides four greatly diverse socio-economic and demographic
profiles. A moderate-to-strong, positive, significant spatial autocorrelation (Moran’s I
= 0.585207; p < 0.001) was found in Tuberculosis incidence rates. Furthermore,
three clusters according to LISAMAP: the Metropolitan Region of Vitória, the North
Region and the Mountainous/Caparaó Region. In two of four cities profiles, incidence
rates were significantly superior to the others (F = 15.38; p < 0.000). Tuberculosis
endemicity was closely correlated with the Urbanization factor (r = 0.6737; p < 0.05).
Socio-economic and demographic classification was able to highlight widely different
life conditions among the cities and its inhabits. The occurrence of spatial
autocorrelation shows that endemicity could be determined by an underlying process.
The correlation between tuberculosis incidence and the Urbanization factor can be
explained by a historical process, when it was observed that some attractive regions
experienced a fast urbanization process marked by excluding and promoter of huge
intra-municipal inequalities. It is suggested that new tuberculosis cases follow
heterogeneous distributions inside cities, it tending to a concentrated in poorer
regions.
LISTA DE QUADROS E TABELAS
Quadro 3.1 Descrição das 21 variáveis utilizadas neste estudo. 46
Quadro 4.1 Análise bivariada dos 21 indicadores selecionados. 58
Quadro 4.2 Indicadores selecionados para construção dos perfis municipais. 62
Quadro 4.3 Agrupamentos (clusters) dos municípios do Espírito Santo. 65
Tabela 4.1 Matriz de Componentes Rotacionada. 63
Tabela 4.2 Significado do fator segundo o valor do seu score. 64
Tabela 4.3
Clusters de municípios segundo médias e valor da razão variância
inter/intra grupos (F) do scores dos fatores.
66
Tabela 4.4
Perfis socioeconômicos e demográficos segundo subgrupos
definidos pelo Scheffé’s Post-Hoc Test.
66
Tabela 4.5
Casos Novos, População e Taxas Epidemiológicas da tuberculose
por município.
69
Tabela 4.6
Casos Novos, População e Taxas Epidemiológicas da
Tuberculose Corrigidas pelos Métodos Bayesianos Empíricos
(GEBayes e LEBayes), por município.
71
Tabela 4.7 Índice Global de Moran I segundo Taxa de Incidência. 76
Tabela 4.8
Perfil socioeconômico e demográfico e valor da variância
entre/intragrupos (F) dos fatores socioeconômicos e
demográficos, Espírito Santo 2000.
78
Tabela 4.9 Comparações Múltiplas pelo Teste Post-hoc de Scheffé. 79
LISTA DE FIGURAS, GRÁFICOS E EQUAÇÕES
Figura 2.1
Estimativa de novos casos de Tb (todas as formas) por 100.000
habitantes.
29
Figura 2.2
Taxa de incidência (por 100.000 habitantes) de tuberculose em
todas as formas. Espírito Santo, Região Sudeste e Brasil, 1993-
2004.
31
Figura 2.3 Estrutura do IDS-ES. 33
Figura 2.4
IDS/ES – Índice de Desenvolvimento Social – Década de
90/2000.
34
Figura 3.1
Mapa da Divisão Administrativa do Espírito Santo por Municípios
– 2006.
44
Figura 4.1
Distribuição espacial dos municípios do Espírito Santo segundo
seu perfil socioeconômico e demográfico.
67
Figura 4.2
Divisão Regional do Espírito Santo - Microrregiões de
Planejamento (a) IDS/ES – Índice de Desenvolvimento Social –
2000 (b).
68
Figura 4.3
Distribuição Espacial das Taxas de Incidência Bruta (a),
Padronizada por faixa etária (b) e Corrigidas pelos GEBayes (c) e
LEBayes (d).
75
Figura 4.4
Distribuição espacial das regiões com significativa dependência
espacial (a) e as taxas de incidências destas regiões (b).
77
Gráfico 4.1 Scatterplot Matrix das variáveis altamente correlacionadas. 60
Gráfico 4.2 Boxplot das 17 variáveis pré-selecionadas. 61
Gráfico 4.3 Scatterplot Matrix dos fatores produzidos. 64
Gráfico 4.4
Scatterplot entre as taxas de incidência obtidas no GEBayes
versus a incidência bruta de novos casos.
73
Gráfico 4.5
Scatterplot entre as taxas de incidência obtidas no LEBayes
versus a incidência bruta de novos casos.
73
Gráfico 4.6
Scatterplot entre os fatores socioeconômicos e demográficos e as
taxas de incidência (LEBayes)
80
Equação 3.1 Índice Global de Moran I 53
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
AEDs – Áreas Especiais de Disseminação
AF - Análise Fatorial
AIDS - Acquired Immune Deficiency Syndrome
ANOVA - Análise de Variâncias
BAAR - Bacilos Álcool-Ácido Resistentes
BCG - Bacillus-Calmette-Guérin
CDC - Centers for Disease Control and Prevention
DOTS - Directly Observed Treatment Short-course
ESF - Estratégia Saúde da Família
FIBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
GEBayes - Método Bayesiano Empírico Global
HIV - Human lmunnedeficiency Virus
IDH - Índice de Desenvolvimento Humano
IDH-M - Índice de Desenvolvimento Humano Municipal
IDS-2004 - Índice de Desenvolvimento Social dos Municípios do Espírito Santo
IDS-ES - Índice de Desenvolvimento Social dos Municípios do Espírito Santo
LEBayes - Método Bayesiano Empírico Local
LISA - Índice de Moran Local
MS - Ministério da Saúde
OMS - Organização Mundial da Saúde
PNCT - Programa Nacional de Controle da Tuberculose
PPD - Purified Protein Derivative
RMGV - Região Metropolitana da Grande Vitória
SESA-ES - Secretaria Estadual de Saúde do Espírito Santo
SIG - Sistemas de Informações Geográficas
SIM - Sistema de Informações sobre Mortalidade
SINAN - Sistema de Informação de Agravos de Notificação
SUS - Sistema Único de Saúde
SVS - Secretaria de Vigilância em Saúde
WHO - World Health Organization
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 16
1.1 Considerações Iniciais ...................................................................................... 16
1.2 Objetivos do Estudo .......................................................................................... 19
1.3 Hipótese de Trabalho .................................................................................. 19
2 REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................... 21
2.1 Breve Histórico .................................................................................................. 21
2.2 A Doença .......................................................................................................... 22
2.3 Situação Epidemiológica Atual ......................................................................... 25
2.4 Metodologias para caracterização socioeconômica de municípios................... 30
2.5 Novas Propostas para o Controle da Tuberculose ........................................... 34
3 METODOLOGIA .................................................................................................. 41
3.1 Delineamento do Estudo – Modelo Teórico ...................................................... 41
3.2 Fontes de Dados................................................................................................ 42
3.2.1 Socioeconômicos e demográficos ................................................. 42
3.2.2 Base Cartográfica ............................................................................ 42
3.2.3 Epidemiológicos .............................................................................. 42
3.3 Universo de Estudo ........................................................................................... 43
3.4 Procedimentos para a caracterização dos municípios do Espírito Santo em perfis
socioeconômicos e demográficos ....................................................................................... 44
3.4.1 Seleção das variáveis socioeconômicas e demográficas ........... 44
3.4.2 Construção dos perfis socioeconômicos e demográficos dos
municípios ......................................................................................................................... 46
3.4.2.1 Análise Fatorial .................................................................... 46
3.4.2.2 Análise de Clusters ............................................................. 48
3.4.3 Georreferenciamento dos perfis socioeconômicos ..................... 49
3.5 Métodos para a análise da endemia de tuberculose e sua distribuição espacial
nos municípios do Espírito Santo ....................................................................................... 49
3.5.1 Cálculo das Taxas Epidemiológicas .............................................. 49
3.5.2 Correção de Taxas Epidemiológicas – Abordagem Bayesiana ... 50
3.5.2.1 Matriz de Vizinhança ........................................................... 50
3.5.2.2 Correção das Taxas ............................................................ 51
3.5.3 Comparação entre as Taxas ........................................................... 51
3.5.4 Análise dos Padrões Espaciais de Ocorrência ............................. 51
3.6 Procedimentos para a avaliação das relações entre a endemia de tuberculose e
os aspectos socioeconômicos e demográficos nos municípios do Espírito Santo ........... 53
3.6.1 Taxa de incidência de tuberculose versus perfil socioeconômico
................................................................................................................................. 53
3.6.2 Aspectos socioeconômicos correlacionados com a tuberculose
............................................................................................................................................. 53
4 RESULTADOS .................................................................................................... 55
4.1 Caracterização Socioeconômica e Demográfica dos Municípios do Espírito Santo
............................................................................................................................................. 55
4.1.1 Seleção das Variáveis Utilizadas .................................................... 55
4.1.2 Análise Fatorial ................................................................................ 61
4.1.3 Análise de Aglomerados (Clusters) ............................................... 63
4.2 Análise da endemia de tuberculose e sua distribuição espacial nos municípios do
Espírito Santo ..................................................................................................................... 66
4.2.1 Cálculo das taxas de incidência Bruta e Padronizada por Faixa
Etária dos Novos Casos de Tuberculose ....................................................................... 66
4.2.2 Cálculo da Correção das Taxas – GEBayes e LEBayes ............... 68
4.2.3 Comparação entre as Taxas ........................................................... 70
4.2.4 Georreferenciamento das Taxas de Incidência ............................. 71
4.2.5 Análise Espacial da Incidência de Tuberculose ........................... 74
4.2.5.1 Análise Global da Distribuição Espacial .............................. 74
4.2.5.2 Análise Local da Associação Espacial ................................ 75
4.3 A Endemia de Tuberculose e os Perfis Socioeconômicos e Demográficos dos
Municípios do Espírito Santo .............................................................................................. 76
4.3.1 Análise da média de incidências por perfil socioeconômico e
demográfico ...................................................................................................................... 76
4.3.2 Análise dos aspectos socioeconômico e demográfico que estão
correlacionados com as taxas de incidência de novos casos de tuberculose .......... 77
5 DISCUSSÃO ........................................................................................................ 80
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................ 93
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................... 96
8 ANEXOS .............................................................................................................. 110
8.1 Tabela de Indicadores utilizados no Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil
............................................................................................................................................. 110
INTRODUÇÃO
INTRODUÇÃO
CAPÍTULO I
1 INTRODUÇÃO
1.1 Considerações Iniciais
A tuberculose é, ainda hoje, a principal causa de mortes por doenças infecciosas
entre adultos ao redor do mundo. Estima-se que um terço da população do planeta
seja portadora do Mycobacterium tuberculosis, agente causador da doença, e que
surgirão 8,8 milhões de novos casos de tuberculose a cada ano (BRASIL, 2005c). A
doença será responsável por cerca de 2,7 milhões de óbitos nesse mesmo período
(WHO, 2006b). A situação é agravada pelo fato de que 90% dos novos casos e 98%
dos óbitos pela doença ocorrem em países em desenvolvimento, onde, de forma
geral, os programas de saúde têm grandes dificuldades no seu controle (MOTA,
2003).
Também no Brasil a tuberculose é um grave problema de saúde. É estimado o
surgimento anual de 110 mil novos casos de tuberculose, o que o coloca na 16°
posição entre os países com maior número de casos novos esperados. Calcula-se
que, a cada ano, 10 mil óbitos sejam causados pela doença (WHO, 2006b). O
quadro observado no estado do Espírito Santo para a endemia não é menos crítico,
apresentando um coeficiente de incidência de 39,4 novos casos para cada 100.000
habitantes. No Estado, oito municípios foram considerados prioritários para o
Programa Nacional de Controle da Tuberculose - PNCT, o que representaria cerca
de 10% do total de municípios. Em 2004, estes municípios apresentaram um
percentual de cura de 82,5%, abaixo da meta nacional de 85% (BRASIL, 2006).
Buscando lidar melhor com o panorama epidemiológico da tuberculose e com seus
aspectos biológicos, uma série de mudanças conceituais, técnicas e políticas foram
introduzidas no Brasil, em especial no Ministério da Saúde, durante a década
passada. Com a constituição do Sistema Único de Saúde e a integração da
=========================================== 16
INTRODUÇÃO
Coordenação Nacional de Pneumologia Sanitária ao Departamento de Atenção
Básica, foi estruturado o Programa Nacional de Controle da Tuberculose, que tem
sido responsável pela definição dos planos e estratégias de combate à doença, bem
como definindo os parâmetros para sua estruturação e execução nos estados e
municípios (RUFFINO-NETTO, 2001).
Ressalta-se que a incorporação do controle da tuberculose pela Estratégia Saúde da
Família como um de seus eixos prioritários, bem como o acompanhamento efetivo
do tratamento dos pacientes, parte da estratégia DOTS - Directly Observed
Treatment Short-course, têm permitido que diversos avanços sejam alcançados,
como a redução da mortalidade e das taxas de abandono, em quase todo o país
(WHO, 2006b).
Com essas mudanças introduzidas no setor saúde brasileiro, apesar de alguns
avanços, as metas para todos os indicadores de controle da doença ainda não foram
atingidas. No país, são notificados a cada ano apenas cerca de 70% dos novos
casos esperados de tuberculose, fato que se relaciona com a reduzida proporção de
sintomáticos respiratórios que passam por exames diagnósticos nos serviços de
saúde (BRASIL, 2005c).
Tendo em vista que o controle efetivo da endemia da tuberculose e a redução da
carga da doença fundamentam-se na interrupção da sua cadeia de transmissão na
comunidade, os programas de controle da doença devem atuar segundo duas
perspectivas: a da atenção individualizada aos pacientes e seus contactantes, bem
como da vigilância em saúde dos agrupamentos populacionais (COSTA, 1998).
Pode-se observar que nas últimas décadas o PNCT tem enfocado em suas
recomendações o atendimento individualizado aos pacientes, primeiramente
identificando novos casos da doença, implementando estratégias para a busca ativa
e o diagnóstico dos sintomáticos respiratórios. A outra estratégia passa pela garantia
do tratamento ao paciente, tanto ao oferecer gratuitamente os medicamentos anti-
tuberculose quanto realizando a supervisão do tratamento (BRASIL, 2003).
=========================================== 17
INTRODUÇÃO
A outra perspectiva do controle tem sido buscada pela reorientação da vigilância em
saúde, que passa a compreender a ocorrência da doença num nível ampliado, onde
indivíduos e espaço social interagem na produção de locais que propiciam
diferenciados riscos de adoecimento a certa população. Esta mudança de
paradigma altera em vários aspectos o controle da doença, tanto no que tange à
programação de ações como em sua operacionalização (CARVALHO, 2005).
O espaço geográfico, portanto, assume um papel central na definição dos modelos
de vigilância em saúde. A territorialização, tanto no âmbito nacional, estadual quanto
municipal permite que ações sejam programadas, implementadas, executadas e
posteriormente avaliadas. Este processo encontra disponível diversas metodologias
e tecnologias desenvolvidas por outras áreas do conhecimento, como a Geografia, a
Informática e a Estatística (GATRELL, 1996; BARCELLOS, 1996).
Em 2002, uma caracterização do espaço segundo suas variáveis socioeconômicas e
ambientais, fazendo uso de indicadores compostos, proposta por AKERMAN (1997),
foi aplicada por CHIESA (2002). Em um estudo que buscou demonstrar as
desigualdades sociais e como estas determinavam diferentes riscos para agravos
respiratórios em crianças, foi possível demonstrar a consistência destes indicadores
em estudos ecológicos.
SOUZA (2005), em estudo realizado na cidade de Recife/PE, mostrou de que
maneira os estudos ecológicos, através do geoprocessamento e análise espacial de
dados, são capazes de subsidiar a implantação de um sistema de vigilância em
saúde de base territorial para a tuberculose. Com uso das ferramentas de
informática e estatísticas disponíveis até então, foram capazes de definir, entre as
variáveis estudadas, aquelas caracterizadoras de situações de risco que atuam
sobre determinados locais e são capazes de definir a sua distribuição espacial.
Além disso, o trabalho mostrou que, para a construção desse novo modelo de
vigilância em saúde, baseado no espaço, é de fundamental importância a produção
de dados básicos, mas consistentes, de como se dá a distribuição dos casos da
doença sob estudo, a partir de séries histórias (SOUZA, 2005).
=========================================== 18
INTRODUÇÃO
Esse tipo de informação, ainda que existente nos bancos de dados oficiais como o
SIM e o SINAN, não é trabalhada para permitir uma compreensão da dinâmica da
doença. Sem esta etapa, a vigilância em saúde não é capaz de avançar para de sua
perspectiva individual.
Essa é a realidade da grande maioria dos estados brasileiros, não sendo diferente
no Espírito Santo. É nessa etapa de construção do conhecimento que este trabalho
se insere.
1.2 Objetivos do Estudo
• Caracterizar os municípios do Espírito Santo em perfis socioeconômicos e
demográficos;
• Analisar a endemia de tuberculose no estado do Espírito Santo e sua
distribuição espacial a partir da incidência de novos casos da doença por
município, no período de 2000 a 2004;
• Avaliar a relação da incidência de tuberculose com as características
socioeconômicas e demográficas por município, no período de 2000 a 2004.
1.3 Hipótese de Trabalho
A endemia de tuberculose no estado do Espírito Santo apresente um padrão
espacial de ocorrência não-aleatório e que seja, em grande parcela, explicada por
aspectos sociais, econômicos e demográficos dos municípios onde incidem os novos
casos da doença.
=========================================== 19
REVISÃO DE
LITERATURA
REVISÃO DE LITERATURA
CAPÍTULO II
2 REVISÃO DE LITERATURA
2.1 Breve Histórico
Diversos relatos históricos mostram que há milênios as civilizações humanas
convivem com a tuberculose, sendo possível detectar em múmias egípcias, datadas
em 3000 anos, evidências de lesões causadas pela doença. Ainda por volta do ano
400 a.C., o médico grego Hipócrates fez um relato minucioso da tuberculose,
quando a enfermidade era conhecida por phithisis (WHO, 1993, pág. 22).
No transcorrer da história, a tuberculose não se mostrou envolvida com grandes
epidemias, como a da peste bubônica, que dizimou cerca de um terço da população
européia por volta do ano 1300. René e Jean Dubos mostram, contudo, que a
mortalidade pela doença em meados do século XVII assume elevadas taxas na
Europa. Nos séculos seguintes houve uma redução lenta da sua mortalidade, até
que volta a subir durante o século XIX, quando se inicia a revolução industrial e toda
a degradação das condições de vida geradas por ela (COSTA, 1988).
Todavia, apenas ao final do século XIX, no ano de 1882, o bacilo causador da
doença foi descoberto e a sua relação com a tuberculose demonstrada. O
responsável por tal avanço foi o médico, patologista e bacteriologista alemão Robert
Koch (1843-1910), que por esta e outras contribuições seguintes ao enfrentamento
da doença, recebeu em 1905 com o Prêmio Nobel de Medicina (WHO, 1993).
A tuberculose era, neste período, a principal causa de mortalidade no mundo
ocidental. COSTA (1988) relata que, apesar de os indivíduos que estavam
envolvidos no trabalho fabril já serem pobres na vida rural, nesse meio social eles
estavam bem adaptados. Novos fatores envolvidos com o trabalho industrial
introduzidos neste momento, como as suas condições insalubres, o stress da nova
=========================================== 21
REVISÃO DE LITERATURA
ordem e a concentração populacional permitiram que a transmissão e infecção pelo
bacilo e o desenvolvimento da doença se dessem em larga extensão.
A primeira metade do século XX foi marcada por uma série de avanços científicos e
tecnológicos no combate à tuberculose, como o uso do PPD (Purified Protein
Derivative) no teste diagnóstico de infecção e do Raio-X na tuberculose pulmonar, o
desenvolvimento da vacina BCG (Bacillus-Calmette-Guérin) e as campanhas de
vacinação em massa (WHO, 1993, pág. 22). Na década de 40 tem início o que se
costumou chamar de “A Era de Ouro dos Antibióticos” e que trouxe com ela a crença
de que o fim das doenças infecciosas estava próximo. Em 1944, com a descoberta
da estreptomicina, o primeiro fármaco ativo contra a tuberculose, transformando-a
em uma doença perfeitamente curável, deu-se início ao declínio do Movimento dos
Sanatórios.
A euforia em torno das novas perspectivas foi de tal monta que, no início da década
de 70, HUBER & MILLER (1976), avaliando o ensino de doenças pulmonares em
nove escolas americanas encontraram que, na maioria delas, o tópico sobre a
tuberculose havia sido retirado dos currículos.
2.2 A Doença
A tuberculose humana é uma doença infecto-contagiosa e tem como agente
etiológico uma das três espécies do complexo M. tuberculosis: o Mycobacterium
tuberculosis, o M. bovis e o M. africanum. Também faz parte deste complexo o M.
microti, geralmente associado com tuberculose animal (BRASIL, 2002, 2005; ROM,
2003).
O germe causador da tuberculose é transmitido de maneira direta entre os seres
humanos através do ar, por meio de gotículas produzidas pela fala, espirro, e,
principalmente, tosse de um indivíduo com a doença na forma pulmonar, designados
como bacilíferos. Algumas destas gotículas contaminadas, conhecidas como núcleos
de Wells, possuem características que permitem sua inalação por um indivíduo
saudável ou contato (WHO, 1993, pág. 6; BRASIL, 2002, 2005; ROM, 2003).
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REVISÃO DE LITERATURA
A infecção pode se instalar mesmo a partir de um pequeno número de bacilos que
cheguem aos alvéolos e bronquíolos do contato do doente. Porém, a transmissão é
dependente de uma série de fatores relacionados ao caso ativo de tuberculose, ao
indivíduo são e ao ambiente onde o contato ocorre, podendo-se destacar a
proximidade e o tempo durante o qual estes indivíduos compartilham o mesmo
espaço aéreo e a capacidade do indivíduo doente de expelir bacilos viáveis no
ambiente (WHO, 1993, pág. 6, 2006a; BRASIL, 2002; ROM, 2003). Estimativas
mostram que um paciente bacilífero não tratado é capaz de transmitir o bacilo para
outras 10 a 15 pessoas, a cada ano (WHO, 2006a).
Em que parcela estas novas infecções progridem para a doença é ainda um tópico
controverso na literatura. Estima-se que em torno de 5 a 10% dos indivíduos que
entram em contato com o bacilo desenvolvam a doença (WHO, 1993, pág. 6), sendo
que 50% destes adoeçam no período de um ano enquanto que, o restante, em
algum outro momento da vida. Assim, 90 a 95% das infecções pelo bacilo jamais
irão progredir para a tuberculose (WHO, 2006a; BRASIL, 2002; ROM, 2003).
Da mesma forma, os mecanismos que determinam o surgimento da tuberculose ou a
latência do bacilo são ainda pouco claros. Sabe-se que diversos aspectos biológicos
estão envolvidos, como a virulência da cepa e a resposta imune do hospedeiro ao
germe. Alterações na imunidade do indivíduo são capazes de expô-lo a uma maior
probabilidade de desenvolver a doença, como algumas co-mordidades (AIDS,
câncer, diabetes, insuficiência renal crônica, parasitoses, silicose), condições de
saúde (córticoterapia, desnutrição, fome) e de vida (envelhecimento, etilismo
crônico, tabagismo, uso de drogas endovenosas) (WHO, 2006a; BRASIL, 2002).
Trabalhos recentes evidenciam a importância de fatores genéticos envolvidos na
resistência de humanos à tuberculose (ROM, 2003).
Nas últimas décadas, diante da persistência da endemia de tuberculose nos países
em desenvolvimento e de sua reemergência no mundo desenvolvido, diversos
estudos têm voltado sua atenção para o contexto socioeconômico, demográfico e
cultural ao qual o paciente está exposto, sendo observado que as condições de vida
são também um importante determinante da doença progressiva. Este tópico é o
tema central deste trabalho e será abordado adiante (HO, 2004).
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REVISÃO DE LITERATURA
Vale ainda salientar que o desenvolvimento da doença não se dá exclusivamente a
partir da primeira infecção ou da reativação endógena de uma infecção latente, mas
também através de um re-infecção exógena, cujo papel na endemia da tuberculose
não é bem esclarecido (WHO, 1993, pág. 6; BRASIL, 2002; CHIANG, 2005).
A tuberculose pulmonar, que acomete de 80 a 90% dos casos de indivíduos HIV -
Negativos, não apresenta um quadro clínico característico. Na maioria dos casos, os
sinais iniciais são: febre baixa vespertina com sudorese, inapetência e
emagrecimento. Com o desenvolvimento da doença, e maior comprometimento dos
pulmões, a dor torácica e a tosse produtiva passam a ser os sintomas mais
freqüentes. Na ausência de tratamento, é comum que essa tosse passe a conter pus
ou sangue. Os sinais iniciais juntamente com cansaço excessivo, falta de apetite,
palidez, rouquidão, fraqueza e prostração são marcadores do desenvolvimento da
doença. Devido ao comprometimento pulmonar, a dificuldade na respiração,
hemoptise, colapso do pulmão e acúmulo de pus na pleura passam a ser
observados (BRASIL, 2005a).
Os métodos diagnósticos hoje disponíveis são basicamente o bacteriológico e o
clínico-radiológico. Nos métodos bacteriológicos busca-se evidenciar a presença do
agente etiológico, que pode ser de maneira direta (baciloscopia) para pesquisa de
bacilos álcool-ácido resistentes (BAAR) ou através de cultura, que apresenta sobre o
primeiro as vantagens de ser mais sensível, específico e permitir posterior teste de
identificação e sensibilidade a drogas. Contudo, leva-se em torno de três semanas
para a conclusão de uma cultura, ao passo que na baciloscopia o resultado é
imediato. Já o exame clínico-radiológico apresenta diversas restrições, como a
ausência de uniformidade entre as manifestações clínicas e o fato de que os
achados radiológicos pulmonares estão relacionados com o avanço da doença,
gerando alterações teciduais nos pulmões, indicativo de um diagnóstico tardio.
Contudo, ele é ainda o responsável por uma parcela importante das notificações de
novos casos no Brasil (BRASIL, 2005a).
O país há muito adotou o tratamento farmacológico de seis meses, com doses
diárias, não devendo sofrer interrupção. São utilizados os três antimicrobianos mais
potentes contra o M. tuberculosis: rifampicina, isoniazida e pirazinamida. Esta
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REVISÃO DE LITERATURA
padronização do tratamento segue as diretrizes da OMS e é, comprovadamente, de
alta eficiência. Praticamente todos os casos de doentes que não apresentam
resistência a estas drogas e realizam todo o tratamento sem interrupções irão atingir
a cura (BRASIL, 2005a).
Quanto à prevenção da tuberculose, não existe uma vacina que evite com grande
efetividade a infecção e o adoecimento pela doença. A vacinação com o BCG deve
ser realizada em todas as crianças menores de um ano, com o intuito de prevenir a
ocorrência de meningite tuberculosa e formas graves da doença, sendo muito efetiva
nisto. Crianças soropositivas ou recém-nascidas que apresentam sinais ou sintomas
de AIDS não devem receber a vacina. A prevenção da tuberculose passa também
por medidas sanitárias, que incluem evitar aglomerações, especialmente em
ambientes fechados e realizar a quimioprofilaxia medicamentosa em alguns casos,
como na existência de contato com paciente doente (BRASIL, 2005a).
2.3 Situação Epidemiológica
“A tuberculose mata atualmente três milhões de pessoas por ano. Ao menos
que ações imediatas, a doença irá ceifar mais de 30 milhões de vidas
durante a próxima década. A tuberculose está fora de controle em muitas
partes do planeta.”
(WHO, 1993, página 3)
Com este alerta, o Diretor-Geral da OMS, Dr. Hiroshi Nakajima, declara em 1993 a
tuberculose como uma Emergência Global (WHO, 1993, pág. 3). Era o
reconhecimento de que o modelo biomédico, que fazia uso de um poderoso arsenal
de antibióticos contra o bacilo, não havia sido capaz de erradicar, por si só, a
tuberculose, como se acreditava ao fim dos anos 50 (HO, 2004).
De fato, na América do Norte e Europa, pode se observar que a utilização da
quimioterapia se deu de forma ampla e efetiva, a ponto dos coeficientes de
mortalidade pela doença reduzirem-se a taxas de até 10% ao ano, como relatam
MURRAY et al. (1990). Os autores ressaltam que o impacto sobre a morbidade não
se deu com a mesma amplitude, tendo o surgimento de novos casos decrescido de
maneira mais gradual. Nos Estados Unidos, entre 1953 e 1985, a taxa de incidência
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REVISÃO DE LITERATURA
foi reduzida em 74%, para valores próximos a 9,3 novos casos para 100000
habitantes (ROM, 2003, pág. 86).
A partir daquele ano, porém, a incidência e mortalidade por tuberculose voltaram a
subir, após praticamente três décadas de redução. Da investigação dos aspectos
relacionados com essa mudança na tendência, diversos estudos mostraram que o
ressurgimento da epidemia estava relacionado com características e populações
muito específicas. Entre 1985 e 1992, apenas 8 dos 50 estados norte-americanos
apresentaram um aumento significativo no número de casos de tuberculose, sendo
concentrada nos grandes centros urbanos. Em 27 estados ocorreu redução das
taxas de incidência (CANTWELL, 1994). Além de geograficamente limitado, este
novo aumento na incidência mostrava-se relacionado com populações muito
específicas, em especial os negros, hispânicos e imigrantes, segundo relatos do
Centro de Controle e Prevenção de Doenças dos Estados Unidos (CDC).
O surgimento e desenvolvimento da epidemia de HIV/AIDS, no início dos anos 80,
mostrou-se o principal responsável pelo ressurgimento da tuberculose no mundo
industrializado. Ainda que a co-infecção não tenha se mostrado um fator importante
para uma infecção primária pelo M. tuberculosis, ela aumenta em dezenas de vezes
o risco de o indivíduo infectado desenvolver a tuberculose, como uma doença
oportunista (ROM, 2003, pág. 91; MURRAY, 1990). Como forma de evidenciar a
influência da interação entre as duas doenças para o crescimento desproporcional
do número de novos casos de tuberculose, modelos matemáticos foram
desenvolvidos e foram capazes de estimar que 57% dos casos de tuberculose acima
dos esperados entre 1985 e 1991, se deveram a pessoas infectadas pelo HIV
(BLOOM, 1992).
Nos anos 90, o fenômeno da resistência do bacilo da tuberculose às drogas
utilizadas em seu tratamento deixa de ser uma curiosidade laboratorial e assume o
papel de importante fator de risco de morbi-mortalidade para a doença. Em 1991,
FRIEDEN et al. (1993) mostraram que 19% dos isolados clínicos para diagnóstico da
tuberculose em Nova Iorque eram resistentes tanto à Isoniazida quanto à
Rifampicina, os dois mais potentes antimicrobianos usados no tratamento da
doença. Uma vez que o principal fator para o desenvolvimento da multidrogas-
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REVISÃO DE LITERATURA
resistência são os tratamentos incompletos e inapropriados, os sem-tetos e os
usuários de drogas injetáveis passam a ser os principais grupos sociais afetados,
uma vez que os serviços públicos de saúde apresentavam muita dificuldade para
garantir a sua aderência ao tratamento. Soma-se a isto o fato de serem populações
mais sujeitas ao adoecimento por tuberculose, o que propicia a transmissão destas
cepas resistentes (ROM, 2003, pág. 93).
Aparentemente, pela data de publicação dos informes da OMS e dos trabalhos
divulgados no meio científico, apenas a partir da instalação deste quadro alarmante
nos países ditos desenvolvidos é que a tuberculose passa a ser mais amplamente
discutida e investigada nos demais países do mundo. Em 1992, SUDRE et al. (1992)
publicam o primeiro relatório global da epidemia de tuberculose, quando são
apresentadas as prevalências de infecção, as incidências e os números de mortes
causadas pela doença, durante o ano de 1990. Apesar das dificuldades
metodológicas inerentes a este tipo de levantamento, eram, sem dúvidas, as
projeções mais realistas da situação da tuberculose no mundo que já haviam sido
feitas até então.
Com estes dados tomou-se conhecimento, por exemplo, que cerca de um terço da
população mundial estava infectada pelo bacilo, responsável pelo surgimento de 8
milhões de novos casos da doença naquele ano, com taxas de incidência que
chegavam a 200 para cada 100.000 habitantes na África e no Sudeste asiático e
China. Na América Latina, esta taxa estava em 120 para cada 100.000. Na África, a
co-infecção TB/HIV alcançava incríveis 20%. Entre 2,6 e 2,9 milhões de pessoas
morreram de tuberculose naquele ano (SUDRE, 1992).
Como mostrado no início do texto, a OMS declara, no ano seguinte a esta
publicação, a tuberculose como uma emergência global e, com isso, traz a doença
para o centro dos debates e dos financiamentos. Das metodologias propostas para a
contenção da epidemia, a Estratégia DOTS se destaca e passa a ser
internacionalmente recomendada (WHO, 2001). Ela baseia-se nos seguintes cinco
pontos:
a. Compromisso político com financiamento maior e sustentado
b. Detecção de casos por meio de bacteriologia de qualidade garantida
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REVISÃO DE LITERATURA
c. Tratamento padronizado com supervisão e apoio a pacientes
d. Sistema eficaz de provisão de medicamentos e administração
e. Sistema de monitoramento e avaliação, e de medição de repercussões
Passados treze anos, pode-se observar que as previsões mais pessimistas não se
confirmaram. O mais recente relatório da OMS sobre o controle da tuberculose no
mundo (WHO, 2006b) mostra que, apesar da incidência de novos casos ter
aumentado, passando para cerca de 9 milhões, o número de mortes pela doença
tem sido gradualmente reduzido. Ainda sim, o número de óbitos causados pela
doença permanece alarmante, chegando a 2 milhões em 2004. Das 6 regiões em
que a OMS classifica o mundo, a incidência de novos casos aumentou apenas na
África, ficando estável em outras, como na Ásia e América Latina, ou mesmo
reduzindo, como Europa e América do Norte.
Figura 2.1 Estimativa de novos casos de Tb (todas as formas) por 100.000 habitantes.
Adaptada de WHO REPORT 2006 – Global Tuberculosis Control – Surveillance, Planning,
Financing. Genebra, World Health Organization, (WHO/HTM/TB/2006.362)
O Brasil é o 16º país, numa lista de 22, que concentram 80% dos casos estimados
de tuberculose no mundo. É o único país americano nesta relação. Entre eles, é o
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REVISÃO DE LITERATURA
que possui as menores taxas de incidência, prevalência e mortalidade por 100.000
habitantes (WHO, 2006b). Segundo os dados da OMS, entre 1996 e 2004, a
incidência no Brasil passou de 80 para 60 novos casos por 100.000 habitantes. Isto
representa uma redução de 25% nestes 8 anos. Longe de ser uma situação
confortável, a tuberculose no Brasil permanece sendo um grave problema de saúde
pública.
Em 2004, 80.515 casos de tuberculose foram notificados no país, apenas 73,2% dos
110.000 estimados pela OMS, perfazendo uma taxa de incidência de 49,4 por
100.000 (BRASIL, 2005b; WHO, 2006b). O Brasil não tem estimativas para o
número de casos prevalentes, que são estimados em 141.000 casos pela OMS.
Neste ano, segundo as mesmas estimativas, 14.000 mortes no país se devem à
doença, ao passo que o Ministério da Saúde reportou apenas cerca de 6 mil óbitos
(BRASIL, 2005c).
Da mesma maneira proposta pela OMS (WHO, 2003), o PNCT enfatiza a busca
ativa de sintomáticos respiratórios, a garantia da terapêutica medicamentosa e a
supervisão do tratamento, a fim de reduzir as taxas de abandono. A desproporção
entre as estimativas do OMS e dados epidemiológicos alcançados está claramente
relacionada com as dificuldades que os programas de controle da tuberculose
possuem de efetivar sua maior estratégia, que é a interrupção da cadeia de
transmissão da doença na comunidade.
No Estado do Espírito Santo observa-se uma situação muito semelhante à da média
nacional. Segundo os dados mais recentes (BRASIL, 2006), no ano de 2004, a
incidência de casos novos de tuberculose foi de 39,4 por 100 mil habitantes, num
total de 1301 doentes. Apesar da redução ocorrida no último ano da série, durante
toda a década as taxas sempre acompanharam de forma muito próxima a do Brasil.
O setor saúde vem, desde 1998, se articulando para o enfrentamento da endemia
segundo os novos preceitos da Estratégia Saúde da Família (ESF). Até 2004, a
cobertura já tinha alcançado 70% da população. O impacto produzido por ela no
controle da epidemia ainda está sob avaliação, sendo que trabalhos neste sentido
não se encontram disponíveis.
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REVISÃO DE LITERATURA
Figura 2.2 Taxa de incidência (por 100.000 habitantes) de tuberculose em todas as formas. Espírito
Santo, Região Sudeste e Brasil, 1993-2004.
Adaptada do Relatório de Situação – Espírito Santo / Ministério da Saúde. Sistema Nacional de
Vigilância em Saúde. 2. ed. Brasília: Ministério da Saúde.
Nos oito municípios prioritários para o controle da tuberculose no Estado, as metas
estratégicas estabelecidas pelo PNCT como capazes de conter a endemia não
foram alcançadas. A taxa de cura foi de 82,5%, a de abandono de 5,1% e óbitos
ocorreram em 7,1% na coorte estudada (BRASIL, 2006). Levando em consideração
que o Espírito Santo é um estado de pequena extensão territorial e desenvolvimento
econômico acima da média nacional, era de se esperar que os indicadores de
resultado tivessem atingido o esperado.
2.4 Metodologias para caracterização socioeconômica de municípios
Sabe-se que uma parcela importante da dificuldade em se controlar a endemia de
tuberculose passa por questões históricas, culturais, ambientais, políticas,
socioeconômicas e demográficas. Descrever e quantificar estas questões de
maneira sintética, com vistas à realização de comparações e associações,
permanece uma questão em aberto. Contudo, o instrumental metodológico
necessário para sumariar tais aspectos encontra-se em acelerado desenvolvimento,
e algumas metodologias já se encontram disponíveis.
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REVISÃO DE LITERATURA
A epidemiologia, interessada nos determinantes da ocorrência e distribuição das
doenças, incorporou conceitos e técnicas trazidas pela Estatística, pela Geografia e
pela Computação, o que permitiu a análise de variáveis e aspectos sócio-ambientais
e epidemiológicos, o referenciamento destes no espaço e a compreensão de suas
inter-relações (BAILEY, 2001).
De posse destes avanços e seguindo a tradição que o Brasil e a América Latina já
possuíam no estudo da Epidemiologia Social (BARATA, 2005), diversos trabalhos
passaram a ser realizados no campo da descrição sócio-ambiental do espaço. Uma
metodologia extensamente utilizada foram os indicadores compostos de saúde.
SPOSATI (1996), fazendo uso de variáveis populacionais, produziu um indicador
composto que utilizou para caracterizar as desigualdades sociais existentes no
município de São Paulo. AKERMAN (1997) propõe uma metodologia para a
construção destes indicadores compostos, que faz uso de diversas variáveis,
geralmente disponibilizadas pelos censos, que são escolhidas de maneira
participativa, visando uma caracterização de um determinado aspecto social, que
seja o mais próximo possível da realidade.
Podemos ressaltar o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) como principal
exemplo do uso desta metodologia. O IDH busca ser a expressão numérica do
conceito de Desenvolvimento Humano e é publicado anualmente através do
Relatório de Desenvolvimento Humano. O Índice parte do pressuposto de que “para
aferir o avanço de uma população não se deve considerar apenas a dimensão
econômica, mas também outras características sociais, culturais e políticas que
influenciam a qualidade da vida humana” (PNUD, 2006).
No Espírito Santo, buscando descrever de forma mais objetiva esta realidade, o
Instituto de Apoio à Pesquisa e ao Desenvolvimento Jones dos Santos Neves –
IPES, elabora a cada década o Relatório do Índice de Desenvolvimento Social dos
Municípios do Espírito Santo – IDS-ES. Ele tem como objetivo primordial a
mensuração, avaliação e acompanhamento das ações promovidas pelos governos e
pela sociedade na redução das desigualdades e melhoria nos níveis de qualidade de
vida da população (IPES, 2004).
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REVISÃO DE LITERATURA
Fazendo uso dessa metodologia já testada e validada, o IDS-ES emprega dados
censitários e outros indicadores, agregados por município, para a construção de um
indicador sintético, que incorpora as dimensões: saúde, educação, renda e violência
(Figura 2.3).
Figura 2.3 Estrutura do IDS-ES.
Adaptada do Índice de Desenvolvimento Social dos Municípios do Espírito Santo – IDS –
Relatório 2004. Governo do Estado do Espírito Santo. Secretaria de Estado de Ciência e Tecnologia.
Instituto de Apoio à Pesquisa e ao Desenvolvimento Jones do Santos Neves. Vitória: Espírito Santo.
Ainda que, utilizando metodologia semelhante à de outros índices, como o próprio
IDH e o IDH-Municipal, e almejando mensurar o desenvolvimento social das
populações dos municípios capixabas, o IDS-ES mede, além das realizações
alcançadas pelas sociedades, as necessidades da população ainda não atendidas
(IPES, 2004).
Pela análise comparativa dos relatórios da década de 90 do século passado e do
produzido em 2004, pode-se observar um avanço generalizado nos indicadores de
desenvolvimento social dos municípios Espírito Santo, marcadamente no que reflete
a mortalidade infantil (queda de 35%) e a redução da pobreza (queda de 50%). Os
municípios que alcançaram os maiores avanços destacaram-se pela melhoria no
indicador de renda, pela redução dos níveis de pobreza e de violência (IPES, 2004).
Contudo, ainda que o valor do IDS estadual tenha melhorado, a avaliação dos
grupos formados por municípios acima e abaixo da média estadual mostra um
aumento das desigualdades na distribuição espacial das conquistas sociais e uma
concentração do desenvolvimento social. Assim, a despeito da melhoria
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REVISÃO DE LITERATURA
generalizada observada nos indicadores básicos, o pequeno número deles foi o
responsável pela maior parte do incremento da média estadual.
O IDS-2004 ressalta ainda um aumento do número de municípios da região Norte do
estado entre aqueles com IDS-ES inferiores ao da média do estado, o que desfaz a
certa homogeneidade observada na década de 90 e acirra as desigualdades entre o
desenvolvimento alcançado nas diferentes regiões do Espírito Santo (Figura 2.4).
Figura 2.4 IDS/ES – Índice de Desenvolvimento Social – Década de 90/2000.
Adaptada do Índice de Desenvolvimento Social dos Municípios do Espírito Santo – IDS –
Relatório 2004. Governo do Estado do Espírito Santo. Secretaria de Estado de Ciência e Tecnologia.
Instituto de Apoio à Pesquisa e ao Desenvolvimento Jones do Santos Neves. Vitória : Espírito Santo.
Uma outra metodologia para construção de perfis socioeconômicos fez uso de
técnicas estatísticas multivariadas, que se mostraram muito convenientes para este
fim. Através de procedimentos, como a Análise de Componente Principal e Análise
Fatorial (KLEINBAUN, 1987), tornou-se possível detectar entre uma enormidade de
variáveis, aquelas que respondiam pelas variações importantes existentes no
conjunto, o que reduzia o número de dimensões, facilitando o entendimento do
processo subjacente. Em conjunto, a Análise de Agrupamentos (ou clusters)
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REVISÃO DE LITERATURA
(HARTIGAN, 1975) permitiu a formação de perfis socioeconômicos definidos pela
proximidade existente entre as variáveis e indicadores utilizados e pela diferenciação
entre os grupos formados. No Brasil, POSSOLI (1984) fez uso destas técnicas para
produção de uma hierarquia de municípios do Rio Grande do Sul segundo seu nível
de saúde. CARVALHO et al. (1997) demonstraram com grande clareza o potencial
da técnica para a definição de estratos sociais pelos setores censitários da região
metropolitana do Rio de Janeiro, fazendo uso de variáveis censitárias.
WERNECK & COSTA (2005), avaliando a capacidade de dados socioeconômicos
derivados dos Censos, e agrupados por setores censitários, substituírem os
produzidos com informações obtidas em nível individual, encontraram que os dados
agregados tendem a não ser bons estimadores das condições individuais de vida.
Assim, ressaltam que sua utilização deve ser realizada de forma criteriosa, tanto
quanto aos métodos quanto ao nível das inferências que deseja realizar, a fim de
não incorrer em falácia ecológica. Sugerem que, na análise das condições
socioeconômicas de um determinado indivíduo, além de dados obtidos de forma
individualizada, a incorporação daqueles que atuam de forma agrupada, como os
ambientais, culturais e que surgem da interação entre os indivíduos. Propõem que
as análises de multinível sejam as mais adequadas nestas situações.
2.5 Novas Propostas para o Controle da Tuberculose
Diante das dificuldades encontradas na compreensão da ocorrência das doenças
nas populações a partir do modelo biomédico, muitos estudos têm sido realizados
buscando relacionar a epidemiologia da tuberculose com aspectos socioeconômicos
e culturais dos indivíduos (traduzidos através dos fatores de risco) ou com os
espaços onde uma determinada população vive.
Desde o ressurgimento da endemia de tuberculose, os trabalhos realizados sempre
privilegiaram a busca desta correlação individual. Em especial nos países
industrializados, aspectos sociais foram extensamente avaliados. Raça, idade, país
de origem e condição socioeconômica foram alvo de inúmeros trabalhos que, de
forma geral, demonstraram a existência de correlações.
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REVISÃO DE LITERATURA
ROSE (2001) avaliou como são conduzidas as duas formas de estudos: centrada no
caso ou baseada na população. O autor reconhece que ambas as metodologias
possuem potenciais e falhas, mas ressalta que a estratégia que focaliza a população
e busca controlar os determinantes da incidência da doença é capaz de deslocar
toda a distribuição da exposição de uma maneira favorável para redução desta
ocorrência. Assim, o impacto de uma intervenção em nível populacional, ou
ecológico, tem maior possibilidade de promover a sua prevenção.
Porém, para que este tipo de abordagem fosse viável, foi necessário o
desenvolvimento da metodologia dos estudos ecológicos. Como SUSSER (1994a)
escreve, num trabalho que marcou a revitalização deste tipo de estudo, a principal
justificativa de sua utilização na epidemiologia é poder avaliar como o contexto
ambiental influencia a saúde de indivíduos e grupos populacionais. Uma vez
compreendido que, ao realizar correlações diretas entre aspectos contextuais, que
incidem em determinado local, e a condição de saúde de uma determinada pessoa,
estaríamos incorrendo no erro conhecido como “falácia ecológica”, todo um
arcabouço teórico e um ferramental metodológico foi desenvolvido, permitindo o
delineamento de diversos estudos (SUSSER, 1994b).
Na tuberculose os estudos ecológicos encontram um grande campo para aplicação.
MYERS et al. (2006), em um trabalho que investiga a transmissão da tuberculose no
estado da Califórnia, EUA, são enfáticos ao afirmarem que a tuberculose é uma
doença social, reafirmando o que muitos outros estudos, das mais diversas áreas do
saber vinham mostrando há décadas. Contudo, KARPATI et al. (2002) mostram que
a busca pelo papel do ambiente social sobre as condições de saúde dos indivíduos,
além de ser um tema atual, engloba não apenas variáveis individuais, mas também
algumas que só podem ser mensuradas no nível agregado ou ecológico. Disto surge
o questionamento da intensidade e da forma com que cada um destes componentes
é determinante em saúde. Os autores apontam as análises estatísticas multi-nível
como uma possibilidade.
Uma outra vertente disponível para acessar essa questão é a que propõe a
utilização do espaço como unidade de análise. De Hipócrates a John Snow, seu uso
na epidemiologia foi feito de maneira ainda muito restrita, geralmente de forma
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REVISÃO DE LITERATURA
descritiva. Silva (1997) resgata a trajetória conceitual do espaço no estudo das
doenças infecciosas, partindo dos anos 30, com o parasitologista russo Pavlovsky e
a teoria dos focos naturais, passando pelo entendimento marxista e chegando a
Milton Santos e a problemática trazida pelo modelo de urbanização nos países em
desenvolvimento. Este, ao lado dos trabalhos de IÑIGUEZ ROJAS (1998), COSTA et
al. (1999) e CZERESNIA et al. (2000), permitiram um avanço muito grande no
entendimento das diversidades de apreensões que podem ser feitas do espaço,
tanto do ponto de vista conceitual, epidemiológico, histórico e como construção
social.
Todos estes trabalhos convergem para um ponto que subsidia sua utilização em
estudos ecológicos: o espaço é ao mesmo tempo construção histórica e social e a
distribuição das doenças endêmicas e epidêmicas como resultante desse processo.
Dessa forma, características sócio-ambientais que podem ser captadas apenas em
seu nível agregado, são capazes de incidir sobre as pessoas adscritas, modelando
sua a condição de saúde.
A etapa seguinte da operacionalização do contexto social para análises em saúde foi
marcada pela incorporação do conceito de espaço. BARCELLOS et al. (1996) fazem
uma série de apontamentos sobre possibilidades metodológicas que a reunião de
bancos de dados socioeconômicos, ambientais e epidemiológicos em bases
espaciais ou cartográficas poderia proporcionar. A este procedimento de coleta,
tratamento, cruzamento de dados, e apresentação de dados de forma espacializada,
deu-se o nome de geoprocessamento. GATRELL et al. (1996) traçaram os avanços
tecnológicos que permitiram o desenvolvimento do geoprocessamento. A
disponibilizarão de softwares capazes de trabalhar dados referenciados
geograficamente, o barateamento dos equipamentos e computadores utilizados e a
existência de um número cada vez maior de técnicas de estatísticas espaciais, que
tornaram-se acessíveis à grande maioria dos epidemiologistas, foram fundamentais
neste processo.
Na atualidade, consolida-se um novo conceito em pesquisas epidemiológicas, que
se convencionou chamar por Análise de Dados Espacial. Ela é, se não, a conjunção
entre o raciocínio introduzido pelos estudos ecológicos, onde a unidade analítica
=========================================== 36
REVISÃO DE LITERATURA
passam a ser grupos populacionais, instrumentalizados pelas possibilidades
tecnológicas e estatísticas oferecidas pelos Sistemas de Informações Geográficas
(SIG). Durante a década de 90 alguns grupos de pesquisa no Brasil iniciam um
processo de incorporação das análises de dados espaciais em seus estudos
epidemiológicos, acompanhando seu desenvolvimento teórico e tecnológico, ao
passo que, na década seguinte, sua utilização já se mostrava altamente consistente.
Fato marcante neste movimento foi a publicação de um volume do periódico
Cadernos de Saúde Pública inteiramente dedicado à Análise de Dados Espaciais em
Saúde. Por meio dos 15 artigos apresentados, foi possível traçar o “estado da arte”
destes estudos no país.
Um aspecto que se mostrou muito presente nestes trabalhos foi a tentativa de
identificar, através variáveis contextuais, a ocorrência de doenças, acenando para o
delineamento de áreas de risco para determinado agravo. CHIESA et al. (2002)
buscando identificar grupos populacionais homogêneos expostos a desigualdades
sociais que determinam riscos diferenciados aos agravos respiratórios em criança,
ressaltam a capacidade da metodologia utilizada (construção de indicadores
compostos e geoprocessamento) de identificar áreas geográficas homogêneas com
populações expostas a semelhantes condições socioeconômicas, ambientais e de
vida.
Os mais diferentes tópicos e agravos em saúde pública foram estudados por meio
de Análises de Dados Espaciais, nos últimos anos no país. Em 2001, no volume
especial dos Cadernos de Saúde Pública devotado à Análise de Dados Espaciais
podem ser encontrados trabalhos sobre mortalidade por diferentes causas
(SANTOS et al., 2001a), mercados hospitalares (PINHEIRO et al. 2001), HIV/AIDS
(SZWARCWALD et al., 2001) (DIAS et al., 2001) (MONTEIRO-DE-CASTRO et al.,
2001), óbitos por causas violentas (SANTOS et al., 2001b) (BEATO FILHO et al.,
2001), hanseníase (LAPA et al., 2001), mortalidade infantil (MALTA et al., 2001)
(ANDRADE et al, 2001) (MORAIS NETO et al., 2001) (SHIMAKURA et al., 2001),
filariose linfática (BRAGA et al., 2001) e leishmaniose viceral americana
(OLIVEIRA et al., 2001) (CAMARGO-NEVES et al., 2001).
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REVISÃO DE LITERATURA
Fazendo uso do Modelo Bayesiano Empírico, SOUZA et al. (2001) inauguram a
incorporação deste pensamento estatístico de uma maneira aplicada às análises
espaciais de dados em saúde no Brasil. Anteriormente, ASSUNÇÃO et al. (1998) já
haviam feito uso deste novo método estatístico utilizando-o na produção de mapas
de taxas epidemiológicas onde a unidade geográfica apresenta pequena população
exposta e, por isso, sujeitas às oscilações aleatórias. Através desta nova
abordagem, os mapas eram capazes de apresentar de forma mais consistente o
processo subjacente à taxa produzida.
Mais recentemente, MONTENEGRO et al. (2004) fazendo uso de técnicas espaciais,
analisam a distribuição da hanseníase no estado do Ceará, tomando os municípios
como unidades de análise e suas taxas de incidência como marcadores do risco
para a doença. Estes sugerem que a heterogeneidade observada na distribuição
espacial dos casos possa ser o reflexo de aspectos subjacentes como a
aglomeração populacional, as iniqüidade sociais, o acesso aos serviços de saúde ou
outras características ambientais relacionadas com o fenômeno de transmissão do
bacilo causador da doença em uma determinada região. KERR-PONTES et al.
(2004) concluem, a partir dos dados obtidos no estudo de MONTENEGRO et al.
(2004) que a hanseníase no estado do Ceará está associada a elevados níveis de
pobreza e a uma urbanização não-organizada e sugerem que isto deva-se não
apenas à polarização gerada pelas iniqüidades sociais, mas também à exclusão de
um importante contingente populacional das oportunidades materiais e sociais
oferecidas pela urbanização. Assim, as precariedades das condições de vida
propiciariam maior susceptibilidade à hanseníase.
Basicamente, nestes cinco anos de publicações na área, no Brasil, três tipos básicos
de objetivos foram buscados. O primeiro e mais comum deles tem como meta a
identificação de correlações ecológicas entre o surgimento de casos de uma doença
ou agravo e aspectos sociais e ambientais presentes no espaço onde estes casos
ocorreram, como exemplificado pelo estudo de VICENTIN (2002) que avaliou a
existência de correlação entre o coeficientes de mortalidade por tuberculose e
indicadores socioeconômicos no município do Rio de Janeiro. O segundo tipo é
formado pelos estudos em se interessam em investigar se a incidência de
determinado agravo respeita padrões espaciais e distribuição não-aleatórios. É o
=========================================== 38
REVISÃO DE LITERATURA
caso do trabalho de MORAIS NETO et al. (2001) que mostrou que existe uma auto-
correlação espacial significativa para a componente pós-neonatal da mortalidade
infantil, que se concentra nas regiões periféricas da cidade.
Por fim, vale chamar a atenção para a incorporação da Vigilância em Saúde como
objeto das Análises de Dados Espaciais. Em 1992, CARVALHO et al. (1992)
analisaram os resultados obtidos pela avaliação das atividades de vigilância
epidemiológica realizada em unidades de saúde em 1985. Os dados alarmantes
impunham uma mudança de modelo que não mais se restringisse ao atendimento
individualizado de doenças transmissíveis e que levasse à produção, nas próprias
unidades, de informações epidemiológicas sobre seu local de atuação que fossem
utilizadas de fato na gestão dos serviços. A implantação do Sistema Único de Saúde
(SUS) e a descentralização da Vigilância, já no ano 2000, foram as responsáveis
pela mudança nos preceitos de vigilância, que deixou de ser epidemiológica e
passou a ser “em Saúde”. Assim, o enfoque do controle das doenças e agravos
deixa de ser apenas no nível individualizado e seus contatos imediatos, e passa a
avaliar os aspectos contextuais e mesmo culturais por reconhecê-los como
determinantes dos agravos que incidem sobre uma dada população. Desde então,
uma parcela considerável das análises espaciais em saúde têm sido voltada à
avaliação de programas de controle de doença e agravos, bem como à produção de
conhecimento que subsidie as ações da Vigilância em Saúde. O trabalho aqui
proposto insere-se nessa categoria.
=========================================== 39
METODOLOGIA
METODOLOGIA
CAPÍTULO III
3 METODOLOGIA
3.1 Delineamento do Estudo – Modelo Teórico
Esta é uma análise ecológica da distribuição espacial da tuberculose no estado do
Espírito Santo.
Deve-se, a princípio, compreender que o surgimento de novos casos de tuberculose,
apesar da relevância dos fatores socioeconômicos, não é resultante exclusivamente
desses, mas também de fatores biológicos, tanto do agente infeccioso quanto do
hospedeiro, ambientais, históricos e estruturais dos serviços de saúde, nas mais
diversas intensidades. Dessa forma, a busca passa pela compreensão de como os
aspectos contextuais são capazes de atuar no status da endemia de tuberculose de
grupos populacionais específicos, através de seus diferentes mecanismos, como a
seleção, distribuição, interação, adaptação e outras respostas (SOUZA, 2005).
Decompor e quantificar o contexto ecológico em suas diversas vertentes torna-se,
portanto, inexeqüível.
De forma semelhante, a caracterização do contexto socioeconômico do espaço
geográfico no qual uma determinada população está inserida, como o município,
apresenta grande complexidade, não existindo metodologias padronizadas e
reconhecidas para sua realização. Logo, compreender os processos pelos quais as
condições socioeconômicas de vida determinam a situação de saúde de uma
população ainda está no centro de grande debate (BARATA, 2005; CARVALHO,
2005).
Considerando sempre estas premissas e entendendo que a conjunção de todos os
aspectos contextuais seja capaz de modelar o padrão espacial de ocorrência da
tuberculose, este estudo investiga através de técnicas estatísticas se, utilizando os
=========================================== 41
METODOLOGIA
municípios do Espírito Santo como unidade de análise, a tuberculose realmente
produza padrões coerentes de distribuição no espacial ou se, nesse nível, a
distribuição seja aleatória.
O estudo avalia, em seguida, de que maneira esta distribuição espacial da doença
pode ser apreendida pelos aspectos socioeconômicos dos municípios onde os
novos casos surgem, através de variadas técnicas de caracterização, a partir de
variáveis censitárias e indicadores de desenvolvimento.
3.2 Fontes de Dados
3.2.1 Socioeconômicos e demográficos: Os dados censitários do ano de
2000 e as projeções populacionais para os anos inter-censitários foram adquiridos
em meio magnético junto ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (FIBGE).
O Resultado do Universo fazia referência à população e domicílios, de todos os
municípios do Espírito Santo. Será ainda utilizado um conjunto de 138 variáveis
socioeconômicas e demográficas produzidas a partir dos microdados do censo de
2000 do IBGE, agregadas por município e disponibilizadas pelo Atlas do
Desenvolvimento Humano no Brasil (PNUD, 2004).
3.2.2 Base Cartográfica: O mapa digital com a malha dos municípios do
Estado no ano de 2000, para os quais obtiveram-se os dados censitários, e
fornecido pela Gerência de Geoprocessamento da Subsecretaria de Tecnologia da
Informação da Secretaria de Fazenda do Município de Vitória. Os arquivos eram
compatíveis com o software TerraView 3.1.3.
3.2.3 Epidemiológicos: O banco de dados do Sistema de Informações sobre
Agravos de Notificação (SINAN - SVS/MS) foi fornecido pela Secretaria Estadual de
Saúde do Espírito Santo (SESA/ES), organizado segundo os dados individuais de
todos os casos de tuberculose notificados em unidades de saúde do estado, no
período de 2000 a 2004. Todas as variáveis relacionadas na Ficha de Investigação
de Casos de Tuberculose estavam disponíveis, com exceção do nome do paciente e
nome da mãe, a fim de que a confidencialidade dos sujeitos fosse garantida.
=========================================== 42
METODOLOGIA
3.3 Universo de Estudo
O estado do Espírito Santo está situado na região Sudeste do Brasil e sua extensão
territorial é de 46.184km
2
. É, hoje, formado por 78 municípios, com população de
3.352.024 habitantes e densidade demográfica de 72,6 habitantes/km
2
(IBGE, 2004).
O período estudado foi de 5 anos, compreendidos entre 2000 a 2004, por ser
iniciado por um ano censitário, utilizando a divisão territorial em vigência no ano de
2000, quando estava dividido em 77 municípios. Para fins deste trabalho, a
população e os novos casos de tuberculose do município de Governador Lindenberg
serão incorporados aos do município de Colatina, do qual foi desmembrado.
Figura 3.1 Mapa da Divisão Administrativa do Espírito Santo
por Municípios – 2006.
Fonte: SEP / Instituto de Apoio à Pesquisa e ao
Desenvolvimento Jones dos Santos Neves – IPES
O município de Governador
Lindenberg, o 78º município
capixaba, foi criado em 11 de
maio de 1998, pela Lei nº
5.638, desmembrado de
Colatina, e instalado em 1º de
janeiro de 2001. Por ser sua
criação muito recente, ainda
não estavam disponíveis os
dados censitários sobre o
município (IPES, 2004).
=========================================== 43
METODOLOGIA
3.4 Procedimentos para a caracterização dos municípios do Espírito Santo em
perfis socioeconômicos e demográficos
3.4.1 Seleção das variáveis socioeconômicas e demográficas
A seleção das variáveis utilizadas na definição dos perfis socioeconômicos e
demográficos dos municípios partiu do conjunto de indicadores disponibilizados pelo
Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (PNUD, 2004). Estes indicadores, seus
significados e formas de cálculo encontram-se em anexo (ANEXO 8.1). Através de
consultas a especialistas, ao trabalho de POSSOLI (1984) que utiliza o município
como unidade de análise, e às considerações metodológicas feitas por SANTOS
(2005), este estudo partirá das 21 variáveis seguintes, que entendemos que
abarcavam a diversidade temática e preservam seu significado original para o
conjunto do município (Quadro 3.1). Elas abrangem os mais diversos temas, como
demografia, educação, renda, habitação, vulnerabilidade e população, além de sub-
índices do IDH-M.
Os dados utilizados na produção da maioria destas variáveis são coletados por meio
de amostragens ou contagens totais, em unidades territoriais sub-municipais, como
os setores censitários e as AEDs. Dessa forma, estas variáveis referenciadas ao
município são proporções, médias e medianas dos valores encontrados, e
incorporam, portanto, toda a variabilidade intrínseca à heterogeneidade intra-
municipal.
Para a eliminação das redundâncias geradas pelo alto grau de correlação que
algumas variáveis podem apresentar entre si, uma análise bi-variada será realizada,
onde os níveis destas correlações serão calculados através do Coeficiente de
Correlação de Pearson e de sua significância com distribuição bi-caudal.
Detectadas variáveis altamente correlacionadas, estas serão analisadas por meio de
seus significados e de matrizes de espalhamento (scatterplot matrix), a fim de que
apenas uma destas seja selecionada e as demais correlacionadas sejam excluídas
das análises posteriores.
=========================================== 44
METODOLOGIA
Quadro 3.1 Descrição das 21 variáveis utilizadas neste estudo.
NOME LONGO DEFINIÇÃO CÓDIGO
Esperança de vida ao nascer Número médio de anos que as pessoas viveriam a partir do nascimento VAR37
Mortalidade até um ano de idade
Número de crianças que não irão sobreviver ao primeiro ano de vida em
cada mil crianças nascidas vivas
VAR22
Mortalidade até cinco anos de
idade
Probabilidade de morrer entre o nascimento e a idade exata de 5 anos, por
1000 crianças nascidas vivas.
VAR21
Probabilidade de sobrevivência até
60 anos
Vulnerabilidade à morte numa idade relativamente precoce: a probabilidade
de uma criança recém-nascida viver até aos 60 anos se os padrões das
mortalidades específicas prevalecentes na época do nascimento
permaneceram os mesmos ao longo da vida da criança
VAR23
Percentual de adolescentes de 15 a
17 anos na escola
Percentual de adolescentes nessa faixa etária que estão freqüentando a
escola, independentemente do grau e série.
VAR26
Percentual de pessoas de 18 a 24
anos com menos de oito anos de
estudo
Percentual de jovens nessa faixa etária que ainda não completaram a oitava
série do fundamental. Implica que abandonaram a escola ou que
apresentam um grau bastante elevado de atraso escolar.
VAR25
Percentual de pessoas de 25 anos
ou mais analfabetas
Percentual de pessoas nessa faixa etária que não sabem ler nem escrever
um bilhete simples.
VAR24
Índice de Desenvolvimento
Humano Municipal-Renda
Sub-índice do IDH relativo à dimensão Renda. É obtido a partir do indicador
renda per capita média, através da fórmula: [ln (valor observado do
indicador) - ln (limite inferior)] / [ln (limite superior) - ln (limite inferior)], onde
os limites inferior e superior são equivalentes a R$3,90 e R$1560,17,
respectivamente. Estes limites correspondem aos valores anuais de PIB per
capita de US$ 100 ppp e US$ 40000 ppp, utilizados pelo PNUD no cálculo
do IDH-Renda dos países, convertidos a valores de renda per capita mensal
em reais através de sua multiplicacão pelo fator (R$297/US$7625ppp), que
é a relacão entre a renda per capita média mensal (em reais) e o PIB per
capita anual (em dólares ppp) do Brasil em 2000.
VAR03
Percentual da renda proveniente de
transferências governamentais
Equivale à participação percentual das rendas provenientes de
transferências governamentais (aposentadorias, pensões e programas
oficiais de auxílio, como renda mínima, bolsa-escola e seguro-desemprego,
etc) na renda total do município.
VAR38
Percentual da renda proveniente de
rendimentos do trabalho
Equivale à participação percentual das rendas provenientes do trabalho
(principal e outros) na renda total do município.
VAR35
Percentual da renda domiciliar
apropriada pelos 10% mais ricos da
população
É a proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos
pertencentes ao décimo mais rico da distribuição de indivíduos segundo a
renda domiciliar per capita.
VAR33
Razão entre a renda média dos
10% mais ricos e a dos 40% mais
pobres
É uma medida do grau de desigualdade existente na distribuição de
indivíduos segundo a renda domiciliar per capita. Compara a renda média
dos indivíduos pertencentes ao décimo mais rico da distribuição com a
renda média dos indivíduos pertencentes aos quatro décimos mais pobres
da mesma distribuição.
VAR34
Percentual de pessoas com renda
domiciliar per capita abaixo de
R$75,50
Proporção dos indivíduos com renda domiciliar per capita inferior a R$75,50,
equivalentes a 1/2 do salário mínimo vigente em agosto de 2000. O universo
de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares
permanentes.
VAR20
Percentual de pessoas que vivem
em domicílios com banheiro e água
encanada
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com água encanada em
pelo menos um de seus cômodos e com banheiro, definido como cômodo
que dispõe de chuveiro ou banheira e aparelho sanitário. Os valores em
branco referem-se àqueles domicílios que não tinham água encanada.
VAR27
Percentual de pessoas que vivem
em domicílios com energia elétrica
e geladeira
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com energia elétrica e com
geladeira ou freezer em condições de uso. Os valores em branco referem-se
àqueles domicílios que não tinham energia elétrica.
VAR28
Percentual de pessoas que vivem
em domicílios com densidade
acima de 2 pessoas por dormitório
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com densidade superior a
2. A densidade do domicílio é dada pela razão entre o total de moradores do
domicílio e o número total de cômodos do mesmo, excluídos o(s)
banheiro(s) e mais um cômodo, destinado à cozinha.
VAR29
Percentual de pessoas que vivem
em domicílios e terreno próprios e
quitados
Percentual de pessoas que vivem em domicílios que, juntamente com os
terrenos onde se localizam, são de propriedade, total ou parcial, de um dos
moradores e já estão integralmente pagos. No caso de apartamentos,
considera-se a fração do terreno.
VAR30
Percentual de população urbana Percentual da população total residente na área urbana VAR32
Percentual de população de 25
anos ou mais de idade
Percentual da população residente nessa faixa etária VAR31
Taxa bruta de freqüência à escola
Indicador componente do IDH-Educação, no qual entra com peso de 1/3. A
taxa bruta de matrícula é a razão entre o número total de pessoas de todas
as faixas etárias que freqüentam o fundamental, o segundo grau e o nível
superior e a população de 7 a 22 anos.
VAR39
Taxa de alfabetização
Indicador componente do IDH-Educação, no qual entra com peso de 2/3. É
o percentual da pessoas acima de 15 anos de idade que são alfabetizados,
ou seja, que sabem ler e escrever pelo menos um bilhete simples.
VAR40
Fonte: Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (PNUD)
=========================================== 45
METODOLOGIA
Por fim, fazendo uso de gráficos de boxplot, uma análise univariada irá avaliar os
graus de dispersão, medianas e intervalos inter-quartílicos das variáveis,
identificando variabilidades anômalas e out-liers que possam interferir nas análises
subsequentes.
3.4.2 Construção dos perfis socioeconômicos e demográficos dos
municípios
Os municípios do Espírito Santo serão classificados socioeconomicamente através
de duas técnicas estatísticas multivariadas. A primeira buscará a redução da
dimensão do conjunto de dados, propiciando uma melhor interpretação destes, e a
segunda irá agrupá-los conforme estas novas dimensões produzidas.
Ressalta-se que, em nenhum momento, houve a inclusão intencional de variáveis
reconhecidamente relacionadas com o surgimento de novos casos de tuberculose.
3.4.2.1 Análise Fatorial
A Análise Fatorial (AF) é uma técnica estatística multivariada que permite investigar
e extrair de uma grande quantidade de variáveis, geralmente correlacionadas e de
difícil interpretação, um pequeno número de dimensões ou fatores, com um
significado conceitual menos complexo e com maior distinção entre eles
(KLEINBAUN, 1987; SOUZA, 1998). Para esta análise será empregado o software
SPSS para Windows 10.0.1 (Statistic Package for the Social Sciences).
A primeira etapa da AF será a produção de uma matriz de correlações entre as
variáveis selecionadas para este estudo. Deste cálculo surgirão fatores em igual
número ao de variáveis, que em conjunto serão capazes de explicar a totalidade da
informação trazida pelas variáveis (HARMAN, 1976).
A seguir, pelo Método de Extração da Análise de Componentes Principais, serão
selecionados aqueles fatores que, em menor número, captam a maior parte da
variabilidade do conjunto e possuem um significado conceitual claro. Este é um dos
=========================================== 46
METODOLOGIA
métodos mais simples e utilizados na AF e objetiva tanto reduzir os dados como
permitir a sua correta interpretação (HARMAN, 1976).
Será, posteriormente, realizada a rotação destes fatores, através do Método
VARIMAX. Este permite que a estrutura de autovalores dos fatores inicialmente
produzida, quando não puder ser facilmente interpretada, seja rotacionada a fim de
permitir o delineamento de uma estrutura mais simplificada. Dessa forma, maximiza
a associação das variáveis com um único fator (HARMAN, 1976).
Para a escolha do número de fatores, optou-se pelo critério de Normalização de
Kaiser, ou seja, os fatores retidos devem ter autovalores maiores que 1, uma vez
que este trabalho consiste numa pesquisa exploratória sem delimitação a priori do
número de fatores a serem obtidos (HAIR, 1998).
Por fim, a matriz fatorial será analisada para identificar, pelas cargas dos fatores,
quais as variáveis que melhor se correlacionam com cada fator. Espera-se que na
matriz rotacionada as distinções entre as cargas dos fatores sejam maiores e a
composição de cada fator mais claramente expressa. Solicita-se ao software que,
para cada um dos municípios, um valor específico de cada um dos fatores principais
selecionados (factor scores) seja gerado, o que permitirá a diferenciação dos
municípios entre si, segundo os aspectos apreendidos (HARMAN, 1976).
Para permitir a interpretação de quais aspectos socioeconômicos e demográficos
estarão envolvidos na definição dos perfis municipais e correlacionados com a
endemia de tuberculose, cada um dos fatores produzidos receberá uma
nomenclatura que traduza o significado do conjunto de variáveis que o originaram.
Um gráfico de espalhamento (scatterplot matrix) dos fatores será calculado para
evidenciar o grau de correlação entre estes e sua capacidade explicativa. As
variáveis e os factors scores por municípios serão confrontados a fim de fornecer
uma explicação aos valores extremos destes factors scores e para os perfis
produzidos a partir deles.
=========================================== 47
METODOLOGIA
3.4.2.2 Análise de Clusters
Para a obtenção dos perfis socioeconômicos e demográficos, os municípios do
Espírito Santo e seus respectivos scores factors serão submetidos a uma técnica
multivariada de agrupamento (cluster multivariate analysis). Esta análise se presta a
agrupar casos relativamente homogêneos (intra-grupos), segundo um conjunto de
parâmetros oferecidos, ao mesmo tempo em que gera a maior heterogeneidade
inter-grupos.
Neste estudo será utilizado o Algoritmo K-means, como uma análise Não-
Hierarquizada, que consiste em selecionar os centróides dos scores factors,
verificar o processo de iteração para associação dos casos até convergir, e
identificar os centróides finais dos clusters por meio da distância euclidiana para
definir o centro dos grupos. Para esta análise será empregado o software STATA 9.0
(StataCorp, College Station, Texas).
Predeterminou-se que sejam gerados 4 grupos de municípios, que representarão os
diferentes perfis socioeconômicos, uma vez que o número de unidades é
relativamente pequeno (n=77).
Numa investigação subsequente, serão avaliados quais os fatores que mais
influenciaram na definição de cada cluster. Para isso, será empregada a técnica de
Análise de Variâncias (ANOVA one-way). Este considera a variância das médias dos
scores factors intra-grupos e inter-grupos e oferece uma medida de contribuição na
definição do grupo (F) e do grau de significância desta medida (p-valor).
Também será possível distinguir, em cada um dos fatores, subgrupos de clusters
com as menores médias, com médias intermediárias e com as maiores médias. Para
isto será utilizado o Teste a posteriori de Scheffé (Scheffe’s post-hoc test), a um
nível de significância de 0,05.
Tendo então criado estes subgrupos e conhecendo-se o significado de cada fator a
partir dos valores extremos dos factors scores (vide 3.4.2.1 Análise Fatorial), será
possível criar uma descrição de cada um dos perfis socioeconômicos e
=========================================== 48
METODOLOGIA
demográficos dos municípios do Espírito Santo pela caracterização de seus
principais aspectos (fatores).
3.4.3 Georreferenciamento dos perfis socioeconômicos
A visualização de como estes quatro perfis municipais se distribuem no Estado será
realizada pela produção de um mapa temático onde cada cluster será identificado
por uma cor. Esta conformação espacial será utilizada em etapas posteriores na
investigação de correlações entre a endemia de tuberculose e os aspectos
socioeconômicos e demográficos dos municípios do Espírito Santo.
3.5 Métodos para a análise da endemia de tuberculose e sua distribuição
espacial nos municípios do Espírito Santo
3.5.1 Cálculo das Taxas Epidemiológicas
A endemia de tuberculose será dada pelas taxas de incidência de novos casos para
a tuberculose, que serão calculadas seguindo a metodologia utilizada pela SVS/MS
(BRASIL, 2005b):
Casos Novos de Tuberculose: São todos aqueles em que a variável
TRATAMENTO mostra que o tipo de entrada é igual a 1 (Caso Novo) ou 4
(Não Sabe), e a variável SITUACAO_2 mostra que a situação de
encerramento do caso é diferente de 5 (Mudança de Diagnóstico)
Taxas de Incidência de Tuberculose: Serão calculadas dividindo-se o
número de casos novos de tuberculose residentes em cada município pela
população da área para o ano estudado (estimada para a metade do ano) e
multiplicado por 100 mil.
Para propiciar maior estabilidade às taxas, utilizar-se-á o somatório do número de
casos novos dos anos do estudo, 2000 a 2004 (NU_ANO) e das populações
=========================================== 49
METODOLOGIA
segundo município de residência (ID_MN_RESI) do caso novo notificado, neste
mesmo período.
As taxas de incidência municipais serão padronizadas pelo método direto, segundo
a estrutura etária da população dos municípios no censo de 2000, utilizando a
população estadual como padrão, a fim de permitir comparações entre as taxas
municipais.
O banco de dados epidemiológicos tabular, fornecido pela SESA-ES, será
trabalhado na planilha eletrônica Microsoft Excel e as Taxas de Incidência Bruta e
Padronizada serão calculadas no software Stata.
3.5.2 Correção de Taxas Epidemiológicas – Abordagem Bayesiana
Nas análises espaciais em saúde, quanto maior a resolução dos mapas de risco
produzidos, menores tendem a ser as áreas geográficas e, consequentemente, as
populações sob risco de adoecimento. Assim, flutuações extremas de risco,
dissociadas do risco real subjacente, podem gerar distorções inaceitáveis. Para
reduzir este problema, serão implementados os métodos Bayesianos Empíricos
Global (GEBayes) e Local (LEBayes) para correção de taxas, já descritos na
literatura, que utilizam informações do risco de áreas adjacentes para conter o efeito
destas flutuações aleatórias
(ASSUNÇÃO, 1998).
3.5.2.1 Matriz de Vizinhança
Uma vez que tanto o método Bayesiano Empírico Global (GEBayes) quanto o Local
(LEBayes) fazem uso de informações associadas a áreas adjacentes, torna-se
necessária a definição básica de quão próximas são as unidades de análise. Esta
informação é oferecida ao software estatístico que irá realizar a correção das taxas
através de uma matriz de vizinhança, que pode utilizar os mais diversos
parâmetros para definição de proximidade. Neste estudo, uma vez que todos os
municípios possuem comunicação rodoviária com os municípios adjacentes, a
vizinhança será definida pelo compartilhamento de fronteiras. A construção desta
=========================================== 50
METODOLOGIA
matriz se dará de forma automatizada pelo software, a partir dos parâmetros
fornecidos.
3.5.2.2 Correção das Taxas
Fazendo uso das funções implementadas no software TerraView versão 3.1.3, será
solicitado o cálculo das taxas de incidência de novos casos corrigidas tanto pelos
Métodos Bayesianos Empíricos Global e Local. A diferença entre um e outro se dá
pelo parâmetro taxa média que utiliza no cálculo das taxas corrigidas. O GEBayes
busca uma aproximação da taxa média do conjunto dos municípios, ao passo que o
LEBayes trabalha com a média de incidência encontrada em sua vizinhança do
município. Os parâmetros fornecidos ao software serão o número de novos casos da
doença e a população sob risco.
Estas correções das taxas tendem a reduzir as discrepâncias entre os valores
encontrados para um município e a de seus vizinhos, reduzindo o efeito de “colcha
de retalhos” nos mapas coropléticos de taxas, sendo, por isso, o processo também
conhecido como suavização de taxas ou alisamento.
Uma descrição dos Métodos Bayesianos Empíricos, que serão utilizados neste
trabalho pode ser encontrada no Capítulo 5 - Análise Espacial de Áreas do livro
Análise Espacial de Dados Geográficos (DRUCK, et al. 2004)
3.5.3 Comparação entre as Taxas
Para avaliar as alterações introduzidas tanto pela padronização das taxas de
incidência por faixa etária quanto pelo GEBayes e LEBayes, serão produzidos os
gráficos de espalhamento de pontos (scatterplot) entre a taxa bruta de incidência de
novos casos e cada uma das outras taxas criadas.
3.5.4 Análise dos Padrões Espaciais de Ocorrência
Por intermédio do software TerraView, todos os dados epidemiológicos e as taxas de
incidência calculadas serão georreferenciados no cartograma da divisão
=========================================== 51
METODOLOGIA
administrativa por municípios do Espírito Santo para a produção dos mapas
utilizados na análise de dados espaciais por área. A matriz de vizinhança entre os
municípios do estado a ser utilizada será a mesma descrita no tópico 3.5.2.1 - Matriz
de Vizinhança.
Nesta etapa, será analisada a auto-correlação espacial das taxas de incidências de
novos casos de tuberculose dos municípios do Espírito Santo. De posse dessa, será
possível determinar se a distribuição espacial da endemia de tuberculose se dá de
forma aleatória ou segue algum padrão de ocorrência no espaço.
Inicialmente será investigado se a distribuição espacial da endemia de tuberculose,
quando considerado o conjunto de municípios do Espírito Santo, expressa ou não a
existência de dependência entre as taxas de incidência de novos casos municipais.
Esta dependência geral será calculada através do Índice Global de Moran I,
conforme (Equação 3.1).
Equação 3.1 Índice Global de Moran I
onde,
n é o número de áreas, zi o valor do atributo considerado na área i, z é o valor
médio do atributo na região de estudo e wij os elementos da matriz normalizada de
proximidade espacial.
O Índice Global de Moran I fará uso do valor da taxa de incidência (z). A análise de
dependência será então realizada para cada uma das taxas de incidência calculadas
ou corrigidas. Para estimativa da significância serão realizadas 999 permutações,
supondo-se normalidade e randomização. Nas etapas posteriores, apenas a taxa
que apresentar o maior valor para o Índice Global de Moran I será utilizada.
=========================================== 52
METODOLOGIA
Na investigação da ocorrência de regimes locais e diferenciados para o risco de
surgimento da tuberculose será utilizado o cálculo do Índice de Moran Local
(LISA). O cálculo deste fornece valores da correlação entre taxas para cada uma
das unidades sob estudo. Para a definição quanto à dependência espacial que a
taxa de um município apresenta frente ao dos municípios limítrofes, será analisada a
significância alcançada pelos valores do LISA. Assim, aqueles que apresentarem
valores inferiores a 0,05 serão capazes de identificar regiões onde existem
estruturas espaciais locais de surgimento da tuberculose (CRESSIE, 1993).
3.6 Procedimentos para a avaliação das relações entre a endemia de
tuberculose e os aspectos socioeconômicos e demográficos nos municípios
do Espírito Santo
3.6.1 Taxa de incidência de tuberculose versus perfil socioeconômico
A fim de elucidar se a distribuição dos novos casos de tuberculose é influenciada
pelos diferentes perfis municipais, será novamente realizada uma Análise de
Variâncias, na qual as médias das taxas de incidência dos municípios serão
comparadas nos diferentes perfis. A técnica estatística escolhida (ANOVA one-way)
irá testar a existência ou não de diferenças significativas entre as médias das taxas
de incidência de cada grupo.
Novamente, o teste a posteriori de Scheffé para Comparações Múltiplas será
realizado para detecção de subgrupos de perfis municipais que apesentem
diferentes níveis de endemicidade.
3.6.2 Aspectos socioeconômicos correlacionados com a tuberculose
Na investigação de quais fatores utilizados na classificação socioeconômica e
demográfica estariam relacionados com a incidência de novos casos de tuberculose,
serão produzidos os gráficos de espalhamento (scatter plot) de cada um destes
fatores versus a taxa de incidência de tuberculose para os municípios do estado e
calculado o valor do Coeficiente de Correlação de Pearson.
=========================================== 53
RESULTADOS
RESULTADOS
CAPÍTULO IV
4 RESULTADOS
4.1 Caracterização Socioeconômica e Demográfica dos Municípios do Espírito
Santo
4.1.1 Seleção das Variáveis Utilizadas
Procedeu-se o cálculo dos Coeficientes de Correlação de Pearson e das suas
significâncias com uma distribuição bi-caudal, para os pares de todas as 21 variáveis
selecionadas para este estudo (Quadro 4.1). Foram destacados com sombreamento
aqueles coeficientes que exibiram alta correlação e significância estatística.
Quatro conjuntos de variáveis apresentaram-se altamente correlacionados:
• VAR21, VAR22, VAR23 e VAR37;
• VAR20, VAR24 e VAR40;
• VAR25, VAR26 e VAR39;
• VAR33 e VAR34.
Para análise destes conjuntos de variáveis, produziram-se as matrizes de
espalhamento (scatterplot matrix). Da avaliação das matrizes (Gráficos 4.1 a, b, c e
d), foram inicialmente excluídas as variáveis VAR22, VAR23, VAR24 e VAR26. A
opção pelo indicador aos quais estas estavam altamente correlacionadas deveu-se
tanto ao fato daquelas serem de interpretação mais simples quanto pela maior
abrangência. Apesar da alta correlação, as VAR33 e VAR34 foram mantidas, por
oferecerem informações diversas.
===========================================
55
RESULTADOS
Quadro 4.1 Análise bivariada dos 21 indicadores selecionados. Coeficiente de Correlação de Pearson e significância (bi-caudal).
VAR20
VAR21
VAR22
VAR23
VAR24
VAR25
VAR26
VAR27
VAR28
VAR29
VAR30
VAR31
VAR32
VAR33
VAR34
VAR35
VAR36
VAR37
VAR38
VAR39
VAR40
Coeficiente de Pearson 1,000
,598
,592
-,605
,820
,473
-,141
-,750
-,756
,226 -,075
-,435
-,305
,293
,293
-,362
-,717
-,601
,257
-,115 -,831
VAR20
Sig. (bi-caudal) , ,000
,000
,000
,000
,000
,222
,000
,000
,048 ,517
,000
,007
,010
,010
,001
,000
,000
,024
,320 ,000
Coeficiente de Pearson ,598 1,000
1,00
-,997
,495
,104
,089
-,597
-,499
,416 ,032
-,468
,030
,120
,157
-,193
-,388
-,996
,124
,086 -,499
VAR21
Sig. (bi-caudal) ,000 , ,000
,000
,000
,366
,442
,000
,000
,000 ,780
,000
,799
,300
,172
,092
,000
,000
,281
,457 ,000
Coeficiente de Pearson ,592 1,00
1,000
-,995
,489
,096
,094
-,595
-,496
,417 ,037
-,464
,034
,119
,162
-,195
-,371
-,994
,126
,093 -,493
VAR22
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
, ,000
,000
,407
,417
,000
,000
,000 ,751
,000
,766
,302
,160
,089
,001
,000
,277
,421 ,000
Coeficiente de Pearson -,605 -,997
-,995
1,000
-,506
-,122
-,077
,604
,506
-,420 -,017
,481
-,020
-,110
-,137
,180
,424
1,00
-,125
-,071 ,511
VAR23
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
,000
, ,000
,290
,507
,000
,000
,000 ,881
,000
,861
,339
,234
,117
,000
,000
,278
,541 ,000
Coeficiente de Pearson ,820 ,495
,489
-,506
1,000
,604
-,339
-,699
-,865
,078 -,429
-,529
-,439
,200
,117
-,100
-,669
-,504
,075
-,348 -,958
VAR24
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
,000
,000
, ,000
,003
,000
,000
,498 ,000
,000
,000
,082
,310
,388
,000
,000
,515
,002 ,000
Coeficiente de Pearson ,473 ,104
,096
-,122
,604
1,000
-,821
-,273
-,501
-,093 -,513
-,497
-,696
,084
-,034
,113
-,589
-,120
-,309
-,790
-,609
VAR25
Sig. (bi-caudal) ,000 ,366
,407
,290
,000
, ,000
,016
,000
,421 ,000
,000
,000
,466
,772
,327
,000
,299
,006
,000 ,000
Coeficiente de Pearson -,141 ,089
,094
-,077
-,339
-,821
1,000
,035
,218
,342 ,600
,318
,763
-,011
,075
-,288
,331
-,077
,473
,936 ,336
VAR26
Sig. (bi-caudal) ,222 ,442
,417
,507
,003
,000
, ,761
,057
,002 ,000
,005
,000
,925
,517
,011
,003
,504
,000
,000 ,003
Coeficiente de Pearson -,750 -,597
-,595
,604
-,699
-,273
,035
1,000
,565
-,267 -,058
,462
,229
-,222
-,240
,156
,481
,603
-,077
-,001 ,658
VAR27
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
,000
,000
,000
,016
,761
, ,000
,019 ,616
,000
,045
,052
,035
,175
,000
,000
,507
,994 ,000
Coeficiente de Pearson -,756 -,499
-,496
,506
-,865
-,501
,218
,565
1,000
-,281 ,327
,576
,224
-,214
-,155
,211
,499
,505
-,129
,207 ,835
VAR28
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
,000
,000
,000
,000
,057
,000
, ,013 ,004
,000
,050
,061
,177
,065
,000
,000
,263
,072 ,000
Coeficiente de Pearson ,226 ,416
,417
-,420
,078
-,093
,342
-,267
-,281
1,000
,408
-,594
,571
,117
,108
-,091
-,049
-,422
-,008
,409 -,114
VAR29
Sig. (bi-caudal) ,048 ,000
,000
,000
,498
,421
,002
,019
,013
, ,000
,000
,000
,310
,349
,430
,674
,000
,944
,000 ,322
===========================================
56
RESULTADOS
===========================================
57
Coeficiente de Pearson -,075 ,032
,037
-,017
-,429
-,513
,600
-,058
,327
,408 1,000
,138
,585
,046
,161
-,124
,249
-,016
,170
,671 ,416
VAR30
Sig. (bi-caudal) ,517 ,780
,751
,881
,000
,000
,000
,616
,004
,000 , ,230
,000
,692
,161
,283
,029
,890
,140
,000 ,000
Coeficiente de Pearson -,435 -,468
-,464
,481
-,529
-,497
,318
,462
,576
-,594 ,138
1,000
,075
-,198
-,130
-,213
,340
,481
,490
,262 ,493
VAR31
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
,000
,000
,000
,000
,005
,000
,000
,000 ,230
, ,515
,085
,258
,063
,002
,000
,000
,021 ,000
Coeficiente de Pearson -,305 ,030
,034
-,020
-,439
-,696
,763
,229
,224
,571 ,585
,075
1,000
,000
,029
-,158
,418
-,022
,269
,772 ,428
VAR32
Sig. (bi-caudal) ,007 ,799
,766
,861
,000
,000
,000
,045
,050
,000 ,000
,515
, 1,000
,803
,171
,000
,848
,018
,000 ,000
Coeficiente de Pearson ,293 ,120
,119
-,110
,200
,084
-,011
-,222
-,214
,117 ,046
-,198
,000
1,000
,923
-,178
,101
-,106
,002
,002 -,219
VAR33
Sig. (bi-caudal) ,010 ,300
,302
,339
,082
,466
,925
,052
,061
,310 ,692
,085
1,000
, ,000
,122
,384
,361
,989
,986 ,055
Coeficiente de Pearson ,293 ,157
,162
-,137
,117
-,034
,075
-,240
-,155
,108 ,161
-,130
,029
,923
1,000
-,293
,217
-,133
,048
,096 -,137
VAR34
Sig. (bi-caudal) ,010 ,172
,160
,234
,310
,772
,517
,035
,177
,349 ,161
,258
,803
,000
, ,010
,058
,248
,676
,408 ,236
Coeficiente de Pearson -,362 -,193
-,195
,180
-,100
,113
-,288
,156
,211
-,091 -,124
-,213
-,158
-,178
-,293
1,000
,120
,176
-,631
-,319 ,159
VAR35
Sig. (bi-caudal) ,001 ,092
,089
,117
,388
,327
,011
,175
,065
,430 ,283
,063
,171
,122
,010
, ,298
,127
,000
,005 ,167
Coeficiente de Pearson -,717 -,388
-,371
,424
-,669
-,589
,331
,481
,499
-,049 ,249
,340
,418
,101
,217
,120
1,000
,419
-,115
,362 ,670
VAR36
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
,001
,000
,000
,000
,003
,000
,000
,674 ,029
,002
,000
,384
,058
,298
, ,000
,321
,001 ,000
Coeficiente de Pearson -,601 -,996
-,994
1,00
-,504
-,120
-,077
,603
,505
-,422 -,016
,481
-,022
-,106
-,133
,176
,419
1,000
-,127
-,072 ,509
VAR37
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
,000
,000
,000
,299
,504
,000
,000
,000 ,890
,000
,848
,361
,248
,127
,000
, ,272
,534 ,000
Coeficiente de Pearson ,257 ,124
,126
-,125
,075
-,309
,473
-,077
-,129
-,008 ,170
,490
,269
,002
,048
-,631
-,115
-,127
1,000
,444 -,120
VAR38
Sig. (bi-caudal) ,024 ,281
,277
,278
,515
,006
,000
,507
,263
,944 ,140
,000
,018
,989
,676
,000
,321
,272
, ,000 ,298
Coeficiente de Pearson -,115 ,086
,093
-,071
-,348
-,790
,936
-,001
,207
,409 ,671
,262
,772
,002
,096
-,319
,362
-,072
,444
1,000
,335
VAR39
Sig. (bi-caudal) ,320 ,457
,421
,541
,002
,000
,000
,994
,072
,000 ,000
,021
,000
,986
,408
,005
,001
,534
,000
, ,003
Coeficiente de Pearson -,831
-,499
-,493
,511
-,958
-,609
,336
,658
,835
-,114 ,416
,493
,428
-,219
-,137
,159
,670
,509
-,120
,335 1,000
VAR40
Sig. (bi-caudal) ,000 ,000
,000
,000
,000
,000
,003
,000
,000
,322 ,000
,000
,000
,055
,236
,167
,000
,000
,298
,003 ,
VAR20
VAR21
VAR22
VAR23
VAR24
VAR25
VAR26
VAR27
VAR28
VAR29
VAR30
VAR31
VAR32
VAR33
VAR34
VAR35
VAR36
VAR37
VAR38
VAR39
VAR40
RESULTADOS
===========================================
58
Gráfico 4.1 Scatterplot Matrix das variáveis altamente correlacionadas.
VAR00021
VAR00022
VAR00023
VAR00037
a
b
VAR00025
VAR00026
VAR00039
c
Através da avaliação do Gráfico 4.2, de todas as 17 variáveis selecionadas até
então, algumas apresentam grande variabilidade, inclusive, apresentando outliers.
Considerando a importância do seu significado ao contexto socioeconômico e
demográfico e as correlações com outras variáveis, outras duas variáveis foram
excluídas da análise: VAR27 (Percentual de pessoas que vivem em domicílios com
banheiro e água encanada) e VAR34 (Razão entre a renda média dos 10% mais
ricos e a dos 40% mais pobres).
VAR00033
VAR00020
VAR00024
d
VAR00034
VAR00040
RESULTADOS
===========================================
59
Gráfico 4.2 Boxplot das 17 variáveis pré-selecionadas. Destaque para aquelas excluídas.
RESULTADOS
Ao final, 15 variáveis foram selecionadas para a construção dos perfis municipais, e
são apresentadas abaixo (Quadro 4.2).
Quadro 4.2 Indicadores selecionados para construção dos perfis municipais.
NOME LONGO DEFINIÇÃO CÓDIGO
Índice de Desenvolvimento Humano
Municipal-Renda
Sub-índice do IDH relativo à dimensão Renda. É obtido a partir do indicador
renda per capita média, através da fórmula: [ln (valor observado do
indicador) - ln (limite inferior)] / [ln (limite superior) - ln (limite inferior)], onde
os limites inferior e superior são equivalentes a R$3,90 e R$1560,17,
respectivamente. Estes limites correspondem aos valores anuais de PIB per
capita de US$ 100 ppp e US$ 40000 ppp, utilizados pelo PNUD no cálculo
do IDH-Renda dos países, convertidos a valores de renda per capita mensal
em reais através de sua multiplicacão pelo fator (R$297/US$7625ppp), que é
a relacão entre a renda per capita média mensal (em reais) e o PIB per
capita anual (em dólares ppp) do Brasil em 2000.
VAR03
Percentual de pessoas com renda
domiciliar per capita abaixo de
R$75,50
Proporção dos indivíduos com renda domiciliar per capita inferior a R$75,50,
equivalentes a 1/2 do salário mínimo vigente em agosto de 2000. O universo
de indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares
permanentes.
VAR20
Mortalidade até cinco anos de idade
Probabilidade de morrer entre o nascimento e a idade exata de 5 anos, por
1000 crianças nascidas vivas.
VAR21
Percentual de pessoas de 18 a 24
anos com menos de oito anos de
estudo
Percentual de jovens nessa faixa etária que ainda não completaram a oitava
série do fundamental. Implica que abandonaram a escola ou que apresentam
um grau bastante elevado de atraso escolar.
VAR25
Percentual de pessoas que vivem
em domicílios com energia elétrica
e geladeira
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com energia elétrica e com
geladeira ou freezer em condições de uso. Os valores em branco referem-se
àqueles domicílios que não tinham energia elétrica.
VAR28
Percentual de pessoas que vivem
em domicílios com densidade acima
de 2 pessoas por dormitório
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com densidade superior a 2.
A densidade do domicílio é dada pela razão entre o total de moradores do
domicílio e o número total de cômodos do mesmo, excluídos o(s) banheiro(s)
e mais um cômodo, destinado à cozinha.
VAR29
Percentual de pessoas que vivem
em domicílios e terreno próprios e
quitados
Percentual de pessoas que vivem em domicílios que, juntamente com os
terrenos onde se localizam, são de propriedade, total ou parcial, de um dos
moradores e já estão integralmente pagos. No caso de apartamentos,
considera-se a fração do terreno.
VAR30
Percentual de população de 25
anos ou mais de idade
Percentual da população residente nessa faixa etária VAR31
Percentual de população urbana Percentual da população total residente na área urbana VAR32
Percentual da renda domiciliar
apropriada pelos 10% mais ricos da
população
É a proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos
pertencentes ao décimo mais rico da distribuição de indivíduos segundo a
renda domiciliar per capita.
VAR33
Percentual da renda proveniente de
rendimentos do trabalho
Equivale à participação percentual das rendas provenientes do trabalho
(principal e outros) na renda total do município.
VAR35
Esperança de vida ao nascer Número médio de anos que as pessoas viveriam a partir do nascimento VAR37
Percentual da renda proveniente de
transferências governamentais
Equivale à participação percentual das rendas provenientes de
transferências governamentais (aposentadorias, pensões e programas
oficiais de auxílio, como renda mínima, bolsa-escola e seguro-desemprego,
etc) na renda total do município.
VAR38
Taxa bruta de freqüência à escola
Indicador componente do IDH-Educação, no qual entra com peso de 1/3. A
taxa bruta de matrícula é a razão entre o número total de pessoas de todas
as faixas etárias que freqüentam o fundamental, o segundo grau e o nível
superior e a população de 7 a 22 anos.
VAR39
Taxa de alfabetização
Indicador componente do IDH-Educação, no qual entra com peso de 2/3.
É
o
percentual da pessoas acima de 15 anos de idade que são alfabetizados, ou
seja, que sabem ler e escrever pelo menos um bilhete simples.
VAR40
===========================================
60
RESULTADOS
4.1.2 Análise Fatorial
Fazendo uso da técnica de Análise Fatorial, as 15 variáveis contempladas foram
combinadas para a produção de fatores que oferecessem uma interpretação mais
acessível dos aspectos socioeconômicos e demográficos dos municípios do Estado.
Destas 15 variáveis foram produzidos 4 fatores, que em conjunto, explicaram
81,11% da variância total do conjunto de indicadores (Tabela 4.1).
Tabela 4.1 Matriz de Componentes Rotacionada.
Fatores
1 2 3 4
VAR03 0.77 0.41 -0.20 0.18
VAR20 -0.83 -0.25 0.28 0.25
VAR21 -0.86 0.18 0.00 -0.08
VAR25 -0.38 -0.76 -0.25 0.17
VAR28 0.76 0.28 -0.07 -0.30
VAR29 -0.52 0.64 -0.30 0.21
VAR30 0.05 0.76 0.08 0.01
VAR31 0.65 0.04 0.64 -0.28
VAR32 0.08 0.90 0.04 0.04
VAR33 -0.06 0.03 0.05 0.93
VAR35 0.22 -0.15 -0.77 -0.23
VAR37 0.87 -0.17 0.01 0.09
VAR38 -0.13 0.21 0.89 -0.05
VAR39 0.03 0.87 0.34 -0.02
VAR40 0.76 0.47 -0.12 -0.23
Rotação convergiu em 7 iterações.
Método de Extração: Análise de Componente Principal.
Método de Rotação: VARIMAX com Normalização Kaiser.
Diante das variáveis que mais correlacionaram-se com cada fator, estes receberam
nomenclaturas capazes de sintetizar o seu significado. Esses fatores foram então
classificados para este trabalho da seguinte forma:
• 1 ► Social – Longevidade e Mortalidade / Pobreza e Renda / Saneamento /
Analfabetismo (VAR03, VAR20, VAR21, VAR28, VAR31, VAR37, VAR40)
• 2 ► Urbanização – População vivendo em área urbana / Acesso à educação
(VAR25, VAR29, VAR30, VAR32, VAR39)
• 3 ► Origem da Renda – Transferência governamental ou Trabalho (VAR31,
VAR35, VAR38)
• 4 ► Concentração de Renda – Desigualdade (VAR33)
===========================================
61
RESULTADOS
Na matriz de espalhamento (scatterplot matrix) dos scores dos fatores por município
(Gráfico 4.3), pode-se observar que estes estão muito pouco correlacionados.
Gráfico 4.3 Scatterplot Matrix dos fatores produzidos.
Social
Urbanização
Origem da
Renda
Concentração
de Renda
Os scores produzidos para cada fator (ANEXO 8.2), quando confrontados com os
indicadores que produziram este fator, fornecem um significado aos valores
extremos do score obtidos para cada município, sintetizados na Tabela 4.2.
Tabela 4.2 Significado do fator segundo o valor do seu score.
Significado
Fator
Valores NEGATIVOS Valores POSITIVOS
Social
Indicadores Sociais
Baixos
Indicadores Sociais
Elevados
Urbanização
Baixa Concentração
Populacional
Alta Concentração
Populacional
Origem da Renda
Grande dependência da
assistência governamental
Alta proporção da renda
proveniente do trabalho
Concentração
de Renda
Alta Concentração da
Renda
Pequena Desigualdade da
Renda
===========================================
62
RESULTADOS
4.1.3 Análise de Aglomerados (Clusters)
Procedeu-se, portanto, uma análise multivariada de agrupamentos (clusters
analysis), utilizando os scores dos fatores produzidos. Utilizou-se o Algoritmo K-
means com análise Não-Hierarquizada. Foi definido um máximo de 100 iterações.
Obteve-se como resultado da análise 4 clusters distintos no Espírito Santo, cada
uma deles composto por cerca de 19 municípios (Quadro 4.3).
Quadro 4.3 Agrupamentos (clusters) dos municípios do Espírito Santo.
CLUSTER A CLUSTER B CLUSTER C CLUSTER D
Água Doce do Norte
Alto Rio Novo
Apiacá
Barra de São Francisco
Boa Esperança
Conceição da Barra
Conceição do Castelo
Ecoporanga
Jerônimo Monteiro
Mantenópolis
Montanha
Mucurici
Muqui
Pancas
Pedro Canário
Pinheiros
Ponto Belo
Presidente Kennedy
Afonso Claúdio
Alegre
Alfredo Chaves
Baixo Guandú
Bom Jesus do Norte
Castelo
Dores do Rio Preto
Guaçuí
Iconha
Itaguaçú
Itarana
Laranja da Terra
Marilândia
Mimoso do Sul
Rio Novo do Sul
Santa Leopoldina
Santa Teresa
São Domingos do Norte
São Roque do Canaã
Venda Nova do Imigrante
Anchieta
Aracruz
Cachoeiro de Itapemirim
Cariacica
Colatina
Fundão
Guarapari
Ibiraçu
João Neiva
Linhares
Marataizes
Nova Venécia
Piúma
São Mateus
Serra
Viana
Vila Velha
Vitória
Águia Branca
Atilio Vivacqua
Brejetuba
Divino de São Lourenço
Domingos Martins
Ibatiba
Ibitirama
Irupi
Itapemirim
Iúna
Jaguaré
Marechal Floriano
Muniz Freire
Rio Bananal
Santa Maria de Jetibá
São Gabriel da Palha
São José do Calçado
Sooretama
Vargem Alta
Vila Pavão
Vila Valério
Na Tabela 4.3 é expresso o resultado da Análise de Variância (ANOVA one-way)
para comparação de médias entre mais de dois grupos. Observa-se que o fator
Urbanização foi aquele que mais contribuiu para a definição dos clusters, seguido
pela Origem da Renda e pelos aspectos Sociais. A Concentração de Renda,
apesar de se mostrar importante na Análise Fatorial, não foi capaz de explicar a
formação dos clusters.
===========================================
63
RESULTADOS
Tabela 4.3 Clusters de municípios segundo médias e valor da razão variância inter/intra grupos (F) do
scores dos fatores.
Média do Fator em cada Cluster
Fator
A B C D
F p-valor
Social -1.14 (a) 0.77 (c) 0.46 (c) -0.14 (b) 26.32
0,000
Urbanização 0.21 (b) -0.51 (a) 1.35 (c) -0.85 (a) 59.37
0,000
Origem da
Renda
0.75 (c) 0.67 (c) -0.39 (a) -0.94 (a) 27.39
0,000
Concentração
de Renda
0.35 (b) -0.19 (b) 0.00 (b) -0.12 (b) 1.08 0,365
Nº de
Município
18 20 18 21
(a) subgrupo com as menores médias (b) subgrupo com médias intermediárias (c) subgrupo com as
maiores médias
Subgrupos definidos pelo Scheffé’s post-hoc test (alpha = 0.05)
Através do teste a posteriori de Scheffé foi possível produzir subgrupos de clusters
conforme a média dos scores por município para cada um dos fatores (Tabela 4.3).
A partir destes subgrupos, os clusters puderam ser classificados em perfis, com
características bem definidas (Tabela 4.4).
Tabela 4.4 Perfis socioeconômicos e demográficos segundo subgrupos definidos pelo Scheffé’s Post-
Hoc Test.
CLUSTERS PERFIL
A Indicadores Sociais Precários; Elevada Urbanização
B Elevados Indicadores Sociais; Baixa Urbanização
C Elevados Indicadores Sociais; Elevada Urbanização
D
Elevada parcela da renda dependente de Transferências
governamentais; Baixa Urbanização
Estes quatro grupos de municípios, agora organizados segundo perfis
socioeconômicos e demográficos, foram georreferenciados, o que permite observar
sua distribuição espacial, produzindo-se o seguinte mapa (Figura 4.1).
=========================================== 64
RESULTADOS
Figura 4.1 Distribuição espacial dos municípios do Espírito Santo segundo seu perfil socioeconômico
e demográfico.
O mapa produzido sugere que municípios com perfis socioeconômicos e
demográficos tendem a ficar mais agrupados. Pode-se observar uma nítida
concentração dos municípios do cluster A nas regiões norte e noroeste do estado,
ao passo que aqueles classificados no cluster C localizam-se basicamente na região
litorânea. Os municípios dos clusters B e D encontram-se mais dispersos, porém são
predominantes na região serrana e do Caparaó.
=========================================== 65
RESULTADOS
Figura 4.2 Divisão Regional do Espírito Santo - Microrregiões de Planejamento (a) IDS/ES – Índice de
Desenvolvimento Social – 2000 (b).
a
b
Fonte: SEP / Instituto de Apoio à Pesquisa e ao Desenvolvimento Jones dos Santos Neves – IPES
A Figura 4.2 oferece outras metodologias de classificação do Espírito Santo, a fim de
permitir comparações com a distribuição espacial dos municípios do Estado segundo
seu perfil socioeconômico e demográfico, produzidos neste estudo (FIGURA 4.1).
4.2 Análise da endemia de tuberculose e sua distribuição espacial nos
municípios do Espírito Santo
4.2.1 Cálculo das taxas de incidência Bruta e Padronizada por Faixa
Etária dos Novos Casos de Tuberculose
Na Tabela 4.5 são exibidos os resultados dos cálculos das Taxas de Incidência de
Novos Casos de tuberculose e a da Incidência Padronizada por Faixa Etária dos
municípios do Espírito Santo, por 100 mil habitantes.
=========================================== 66
RESULTADOS
Tabela 4.5 Casos Novos, População e Taxas Epidemiológicas da Tuberculose por município do
Espírito Santo, entre 2000 e 2004
Código
IBGE
Nome do Município
Total de
Novos Casos*
População
Total*
Incidência de
Novos Casos
Incidência
Padronizada
320010 Afonso Cláudio 20 162316 12.32 12.32
320013 Águia Branca 14 47699 29.35 32.16
320016 Água Doce do Norte 6 64224 9.34 9.40
320020 Alegre 31 160903 19.27 19.26
320030 Alfredo Chaves 10 68990 14.49 13.98
320035 Alto Rio Novo 5 34230 14.61 14.89
320040 Anchieta 23 100622 22.86 23.84
320050 Apiacá 12 37876 31.68 33.97
320060 Aracruz 135 338191 39.92 41.67
320070 Atilio Vivacqua 17 42641 39.87 39.78
320080 Baixo Guandu 34 138390 24.57 24.45
320090 Barra de São Francisco 42 189954 22.11 23.28
320100 Boa Esperança 17 69923 24.31 25.17
320110 Bom Jesus do Norte 12 47450 25.29 24.29
320115 Brejetuba 7 58992 11.87 12.07
320120 Cachoeiro de Itapemirim 447 891623 50.13 50.34
320130 Cariacica 847 1678754 50.45 51.55
320140 Castelo 39 163872 23.80 23.22
320150 Colatina 182 573244 31.75 31.04
320160 Conceição da Barra 59 138761 42.52 47.61
320170 Conceição do Castelo 13 53928 24.11 24.11
320180 Divino de São Lourenço 1 24736 4.04 4.33
320190 Domingos Martins 15 153602 9.77 9.75
320200 Dores do Rio Preto 8 31757 25.19 25.27
320210 Ecoporanga 23 116469 19.75 20.04
320220 Fundão 36 67876 53.04 52.56
320230 Guaçuí 36 132083 27.26 27.53
320240 Guaraparí 246 465678 52.83 53.71
320245 Ibatiba 18 98440 18.29 18.67
320250 Ibiraçú 8 51358 15.58 15.60
320255 Ibitirama 5 46740 10.70 11.51
320260 Iconha 10 59841 16.71 16.32
320265 Irupi 3 52971 5.66 5.93
320270 Itaguaçu 25 74107 33.74 34.14
320280 Itapemirim 39 147554 26.43 27.82
320290 Itarana 9 58030 15.51 15.26
320300 Iúna 18 133861 13.45 13.93
320305 Jaguaré 41 99170 41.34 44.03
320310 Jerônimo Monteiro 22 52342 42.03 41.78
320313 João Neiva 13 78285 16.61 15.96
320316 Laranja da Terra 2 54175 3.69 3.52
320320 Linhares 255 573928 44.43 46.18
320330 Mantenópolis 19 58164 32.67 34.85
320332 Marataizes 62 159999 38.75 40.34
320334 Marechal Floriano 5 63901 7.82 7.81
320335 Marilândia 9 50458 17.84 16.93
320340 Mimoso do Sul 20 132823 15.06 14.93
320350 Montanha 41 85425 48.00 48.28
320360 Mucurici 14 30976 45.20 47.18
320370 Muniz Freire 13 97246 13.37 14.01
320380 Muqui 22 67287 32.70 32.34
320390 Nova Venécia 61 219432 27.80 28.75
320400 Pancas 24 100269 23.94 24.61
320405 Pedro Canário 68 111882 60.78 66.09
=========================================== 67
RESULTADOS
Código
IBGE
Nome do Município
Total de
Novos Casos*
População
Total*
Incidência de
Novos Casos
Incidência
Padronizada
320410 Pinheiros 40 105685 37.85 38.20
320420 Piúma 16 79981 20.00 20.41
320425 Ponto Belo 19 32833 57.87 57.69
320430 Presidente Kennedy 9 48181 18.68 19.09
320435 Rio Bananal 21 82734 25.38 25.24
320440 Rio Novo do Sul 11 57770 19.04 18.66
320450 Santa Leopoldina 9 63754 14.12 14.13
320455 Santa Maria de Jetibá 12 149691 8.02 8.38
320460 Santa Teresa 20 102954 19.43 18.90
320465 São Domingos do Norte 8 38984 20.52 20.18
320470 São Gabriel da Palha 37 134736 27.46 30.26
320480 São José do Calçado 13 52936 24.56 23.79
320490 São Mateus 200 471987 42.37 44.19
320495 São Roque do Canaã 6 51960 11.55 11.18
320500 Serra 905 1713374 52.82 54.54
320501 Sooretama 34 93226 36.47 39.37
320503 Vargem Alta 23 88444 26.01 26.64
320506 Venda Nova do Imigrante 13 84970 15.30 15.20
320510 Viana 156 277274 56.26 57.07
320515 Vila Pavão 7 42682 16.40 16.69
320517 Vila Valério 14 70442 19.87 20.23
320520 Vila Velha 941 1802029 52.22 51.16
320530 Vitória 848 1479635 57.31 55.00
* Somatório dos valores obtidos para os 5 anos de estudo (2000 a 2004)
Destaques para os municípios de Laranja da Terra e Pedro Canário, que
apresentaram, respectivamente, a menor (3,69) e a maior (60,78) Incidência Bruta
no período do estudo. Entre os anos de 2000 e 2004, Divino de São Lourenço
apresentou 1 caso novo de tuberculose, ao passo que, em Vila Velha, foram 941.
A Incidência Padronizada, ainda que permita uma melhor comparação entre as taxas
municipais, não introduziu alterações importantes nas taxas, sendo a maior
observada em Conceição da Barra, com uma alteração de 11,97% (de 42,52 para
47,61 por 100 mil habitantes). A correção média observada pela padronização foi de
+ 1,60% sobre a taxa de incidência bruta.
4.2.2 Cálculo da Correção das Taxas – GEBayes e LEBayes
Em seguida, foram fornecidos ao software TerraView os parâmetros para a
construção da Matriz de Vizinhança e, em seguida os valores de Casos Novos e
População sob risco para o cálculo das Taxas de Incidência Corrigidas pelos
=========================================== 68
RESULTADOS
Métodos Bayesianos Empíricos Global (GEBayes) e Local (LEBayes). Os resultados
são observados na Tabela 4.6.
Tabela 4.6 Casos Novos, População e Taxas Epidemiológicas da Tuberculose Corrigidas pelos
Métodos Bayesianos Empíricos (GEBayes e LEBayes), por município do Espírito Santo, entre 2000 e
2004
Código
IBGE
Nome do Município
Total de
Novos
Casos*
População
Total*
Incidência
de Novos
Casos
GEBayes LEBayes
320010 Afonso Cláudio 20 162316 12.32 15.35 12.06
320013 Águia Branca 14 47699 29.35 32.68 25.50
320016 Água Doce do Norte 6 64224 9.34 16.62 17.57
320020 Alegre 31 160903 19.27 21.58 20.87
320030 Alfredo Chaves 10 68990 14.49 20.25 16.75
320035 Alto Rio Novo 5 34230 14.61 24.07 25.79
320040 Anchieta 23 100622 22.86 25.76 25.07
320050 Apiacá 12 37876 31.68 34.80 22.36
320060 Aracruz 135 338191 39.92 39.97 39.97
320070 Atilio Vivacqua 17 42641 39.87 40.20 40.57
320080 Baixo Guandu 34 138390 24.57 26.56 26.02
320090 Barra de São Francisco 42 189954 22.11 23.84 22.63
320100 Boa Esperança 17 69923 24.31 27.90 31.58
320110 Bom Jesus do Norte 12 47450 25.29 29.80 26.76
320115 Brejetuba 7 58992 11.87 19.01 15.08
320120 Cachoeiro de Itapemirim 447 891623 50.13 49.94 49.80
320130 Cariacica 847 1678754 50.45 50.35 50.53
320140 Castelo 39 163872 23.80 25.60 24.68
320150 Colatina 182 573244 31.75 32.05 31.85
320160 Conceição da Barra 59 138761 42.52 42.33 43.55
320170 Conceição do Castelo 13 53928 24.11 28.53 18.76
320180 Divino de São Lourenço 1 24736 4.04 20.17 15.83
320190 Domingos Martins 15 153602 9.77 13.23 12.01
320200 Dores do Rio Preto 8 31757 25.19 31.13 22.71
320210 Ecoporanga 23 116469 19.75 22.75 20.78
320220 Fundão 36 67876 53.04 50.37 50.87
320230 Guaçuí 36 132083 27.26 28.99 23.92
320240 Guaraparí 246 465678 52.83 52.36 52.52
320245 Ibatiba 18 98440 18.29 21.98 13.36
320250 Ibiraçú 8 51358 15.58 22.48 21.46
320255 Ibitirama 5 46740 10.70 19.51 15.35
320260 Iconha 10 59841 16.71 22.60 19.06
320265 Irupi 3 52971 5.66 15.05 12.39
320270 Itaguaçu 25 74107 33.74 35.22 30.72
320280 Itapemirim 39 147554 26.43 28.10 29.22
320290 Itarana 9 58030 15.51 21.83 15.24
320300 Iúna 18 133861 13.45 16.90 13.28
320305 Jaguaré 41 99170 41.34 41.28 41.51
320310 Jerônimo Monteiro 22 52342 42.03 41.74 41.87
320313 João Neiva 13 78285 16.61 21.40 23.23
320316 Laranja da Terra 2 54175 3.69 13.44 8.78
320320 Linhares 255 573928 44.43 44.32 43.47
320330 Mantenópolis 19 58164 32.67 34.72 24.17
320332 Marataizes 62 159999 38.75 38.98 35.69
320334 Marechal Floriano 5 63901 7.82 15.48 13.02
320335 Marilândia 9 50458 17.84 24.21 29.82
320340 Mimoso do Sul 20 132823 15.06 18.33 17.55
=========================================== 69
RESULTADOS
Código
IBGE
Nome do Município
Total de
Novos
Casos*
População
Total*
Incidência
de Novos
Casos
GEBayes LEBayes
320350 Montanha 41 85425 48.00 46.70 49.22
320360 Mucurici 14 30976 45.20 43.57 41.71
320370 Muniz Freire 13 97246 13.37 17.92 16.94
320380 Muqui 22 67287 32.70 34.53 37.10
320390 Nova Venécia 61 219432 27.80 28.86 28.41
320400 Pancas 24 100269 23.94 26.67 28.85
320405 Pedro Canário 68 111882 60.78 57.87 53.00
320410 Pinheiros 40 105685 37.85 38.32 40.79
320420 Piúma 16 79981 20.00 24.06 22.21
320425 Ponto Belo 19 32833 57.87 51.62 44.14
320430 Presidente Kennedy 9 48181 18.68 25.02 22.72
320435 Rio Bananal 21 82734 25.38 28.31 31.12
320440 Rio Novo do Sul 11 57770 19.04 24.51 21.69
320450 Santa Leopoldina 9 63754 14.12 20.33 24.38
320455 Santa Maria de Jetibá 12 149691 8.02 11.76 11.04
320460 Santa Teresa 20 102954 19.43 22.81 19.47
320465 São Domingos do Norte 8 38984 20.52 27.26 28.62
320470 São Gabriel da Palha 37 134736 27.46 29.14 29.64
320480 São José do Calçado 13 52936 24.56 28.92 22.23
320490 São Mateus 200 471987 42.37 42.32 41.71
320495 São Roque do Canaã 6 51960 11.55 19.48 21.80
320500 Serra 905 1713374 52.82 52.69 52.83
320501 Sooretama 34 93226 36.47 37.23 38.09
320503 Vargem Alta 23 88444 26.01 28.67 27.77
320506 Venda Nova do Imigrante 13 84970 15.30 20.03 15.70
320510 Viana 156 277274 56.26 55.27 55.07
320515 Vila Pavão 7 42682 16.40 24.02 23.39
320517 Vila Valério 14 70442 19.87 24.39 28.41
320520 Vila Velha 941 1802029 52.22 52.10 52.77
320530 Vitória 848 1479635 57.31 57.10 54.90
* Somatório dos valores obtidos para os 5 anos de estudo (2000 a 2004)
As correções GEBayes e LEBayes produziram importantes alterações nas taxas de
incidência bruta, inclusive no ordenamento dos municípios entre as maiores e
menores taxas. No extremo, a correção GEBayes produziu uma alteração de 400%
na taxa de incidência no município de Divino de São Lourenço.
4.2.3 Comparação entre as Taxas
Nos Gráficos 4.4 e 4.5 pode-se observar que o GEBayes produz maiores alterações
nas extremidades, ao passo que o LEBayes introduziu alterações ao longo de toda
distribuição, exatamente por considerar o entorno de cada município.
=========================================== 70
RESULTADOS
Gráfico 4.4 Scatterplot entre as taxas de incidência obtidas no GEBayes versus a incidência bruta de
novos casos.
GEBa
y
es REAL
605040302010
inc_cntb_total_REAL
70
60
50
40
30
20
10
0
Gráfico 4.5 Scatterplot entre as taxas de incidência obtidas no LEBayes versus a incidência bruta de
novos casos.
LEBa
y
es REAL
6050403020100
inc_cntb_total_REAL
70
60
50
40
30
20
10
0
4.2.4 Georreferenciamento das Taxas de Incidência
A fim de auxiliar na visualização das alterações introduzidas pela padronização e
correções de taxas, os mapas cloropléticos foram dispostos lado a lado. Na Figura
4.3 (a) é possível observar importantes descontinuidades no gradiente de cores,
onde tons escuros de vermelhos (altas incidências) fazem limite com municípios de
=========================================== 71
RESULTADOS
baixa incidência (tons amarelados). Isto deve-se, basicamente, por um componente
aleatório da ocorrência ou não de casos, em especial em municípios com pequenas
populações sob risco, que tanto pode se apresentar através de taxas de incidência
muito altas ou muito baixas.
A Figura 4.3 (b), com as taxas padronizadas, praticamente não mostra alterações,
uma vez que, como as correções foram pequenas e ocorreram praticamente de
maneira uniforme, a ordenação nos municípios no gradiente de incidências não se
alterou muito.
A Correção pelo Método GEBayes, observada na Figura 4.3 (c), introduziu
importantes alterações apenas nos municípios com valores extremos de incidência.
Em decorrência disto, apesar de importantes alterações no valor médio das taxas,
que foi de + 28,75%, não são observadas grandes alterações no mapa.
Contudo, a Figura 4.3 (d), que exibe as taxas de incidência corrigidas pelo Método
LEBayes, tem o aspecto de “colcha de retalhos” muito reduzido frente aos outros
mapas. Isto deve-se, em especial, pelo fato da correção LEBayes ocorrer ao longo
de todo o território e considerar a incidência observada nos municípios limítrofes
para sua estimação. Assim, fica evidenciada uma importante “suavização” das taxas,
onde regiões de alta e baixa endemicidade para a ocorrência de tuberculose são
evidenciadas. Pela observação das tonalidades do mapa, podemos destacar
algumas regiões onde são encontradas elevadas taxas de incidência, como a
Região Metropolitana da Grande Vitória, o município de Cachoeiro de Itapemirim e
seu entorno, o litoral norte capixaba e a região nordeste. Municípios de baixa
endemicidade são observadas nas Regiões Serrana e do Caparaó.
=========================================== 72
RESULTADOS
Figura 4.3 Distribuição Espacial das Taxas de Incidência Bruta (a), Padronizada por faixa etária (b) e
Corrigidas pelos GEBayes (c) e LEBayes (d).
a
b
c
d
=========================================== 73
RESULTADOS
4.2.5 Análise Espacial da Incidência de Tuberculose
Ainda que visualmente, seja possível fazer estas observações, a existência ou não
de dependência espacial entre estas taxas deve ser demonstrada através de
técnicas estatísticas de análise espacial.
Em todas as etapas da análise espacial da incidência de tuberculose serão
utilizadas as taxas produzidas pela correção LEBayes.
4.2.5.1 Análise Global da Distribuição Espacial
Utilizando a Matriz de Vizinhança anteriormente produzida, foram calculados os
Índices Globais de Moran I, para cada uma das Taxas de Incidência de
Tuberculose calculadas e corrigidas para os municípios do Espírito Santo (Tabela
4.7).
Tabela 4.7 Índice Global de Moran I segundo Taxa de Incidência.
Taxa de Incidência Índice Global de Moran I p-valor
Incidência bruta 0.424705 0.001
Incidência padronizada 0.420831 0.001
GEBayes 0.455647 0.001
LEBayes 0.585207 0.001
Avaliação da Significância / Número de Permutações - 999
Um vez que, para todos os quatro índices calculados a significância estatística pode
ser observada, é possível afirmar que a endemia de tuberculose no Espírito Santo
apresenta dependência espacial em sua ocorrência.
O resultado encontrado para o Índice I da correção LEBayes justifica-se em grande
parte pelo fato de que o algoritmo utilizado toma as taxas dos vizinhos como
parâmetros do cálculo. Dessa forma, era de se esperar que seu valor fosse superior
aos demais. O valor do Índice Global de Moran I de 0.585, numa escala de 0 a 1,
se afasta muito do zero. O p-valor de 0.001 indica a alta significância da estimativa.
=========================================== 74
RESULTADOS
4.2.5.2 Análise Local da Associação Espacial
Detectada a existência de dependência espacial entre as taxas, investigou-se a
ocorrência de regimes locais e diferenciados de ocorrência da doença. Para tal, fez-
se uso do Índice de Moran Local (LISA). Dentre os valores produzidos, observou-se
a significância dos valores de LISA. Aqueles que apresentaram valores inferiores a
0,05 são identificados por apresentarem dependência em relação à taxa observada
nas áreas limítrofes.
No mapa A (Figura 4.4 (a)) identificam-se áreas que apresentaram taxas
correlacionadas com os vizinhos em níveis de significância de 0,05 e 0,01. No mapa
B (Figura 4.4 (b)) as taxas de incidência de novos casos de tuberculose destas áreas
são apresentadas, permitindo a visualização do nível de endemicidade encontrado
nestes ‘bolsões’. Áreas de alta incidência podem observadas na Região
Metropolitana da Grande Vitória (RMGV) e no nordeste do Estado. Na Região do
Caparaó e Serrana, baixas taxas de incidência encontram-se associadas.
Figura 4.4 Distribuição espacial das regiões com significativa dependência espacial (a) e as taxas de
incidências destas regiões (b).
a
b
=========================================== 75
RESULTADOS
4.3 A Endemia de Tuberculose e os Perfis Socioeconômicos e Demográficos
dos Municípios do Espírito Santo
4.3.1 Análise da média de incidências por perfil socioeconômico e
demográfico
Na Tabela 4.8, o teste ANOVA one-way revela a existência de diferenças entre as
médias das incidências de novos casos de tuberculose em cada perfil. Ou seja,
existem diferenças importantes no nível de ocorrência de novos casos de
tuberculose segundo o Perfil Socioeconômico e Demográfico dos municípios.
Tabela 4.8 Perfil socioeconômico e demográfico e valor da variância entre/intragrupos (F) dos fatores
socioeconômicos e demográficos, Espírito Santo 2000.
Taxas de Incidência de Novos Casos
de Tuberculose (100mil habitantes)
Perfil
Socioeconômico e
Demográfico
n Média
Desvio
Padrão
F p-valor
A
18 32.59 11.36
B
20 21.33 5.85
C
18 40.69 12.48
D
21 22.66 9.89
15.38
0,000
Total dos
Municípios
77 28.85 12.65
Após a realização do teste post-hoc de Scheffé para Comparações Múltiplas,
(Tabela 4.9) fica evidenciado que os perfis 1 e 3 apresentam as médias de
incidência de casos novos por município mais elevadas, ao passo que os perfis 2 e
4, as menores taxas. Além disso, as médias dos perfis 1 e 3 não diferem entre si,
mas são estatisticamente superiores às dos perfis 2 e 4, o que cria dois grandes
blocos de municípios de altas e de baixas incidências de tuberculose.
=========================================== 76
RESULTADOS
Tabela 4.9 Comparações Múltiplas pelo Teste Post-hoc de Scheffé.
PERFIL (I) PERFIL (J)
Diferença Média
(I-J)
Erro Padrão Significância
A B* 11,2587 3,2822 ,012
C -8,0976 3,3674 ,133
D* 9,9327 3,2449 ,031
B A* -11,2587 3,2822 ,012
C* -19,3562 3,2822 ,000
D -1,3259 3,1564 ,981
C A 8,0976 3,3674 ,133
B* 19,3562 3,2822 ,000
D* 18,0303 3,2449 ,000
D A* -9,9327 3,2449 ,031
B 1,3259 3,1564 ,981
C* -18,0303 3,2449 ,000
Variável Dependente: Taxa de Incidência com Correção Local - LEBayes
* Existe diferença entre as médias, com alfa inferior a 0,05.
4.3.2 Análise dos aspectos socioeconômico e demográfico que estão
correlacionados com as taxas de incidência de novos casos de tuberculose
Na investigação de quais dimensões ou fatores utilizados na classificação
socioeconômica e demográfica estariam relacionados com a incidência de novos
casos de tuberculose, foi produzido o gráfico de espalhamento (scatter plot) de cada
um dos fatores versus taxa de incidência para os municípios do estado corrigida pelo
Método LEBayes e o Coeficiente de Correlação de Pearson (r) (Gráfico 4.6).
Pela visualização dos scatterplots (Gráfico 4.6 e 4.7) fica evidente que o fator mais
relacionado com o surgimento de novos casos de tuberculose é a Urbanização.
Esta observação é confirmada pelo valor de Coeficiente de Correlação de Pearson,
que foi de 0,6737, indicando uma correlação forte. Além disso, entre todos os
fatores, foi a única que apresentou significância estatística (α inferior a 0,05).
=========================================== 77
RESULTADOS
Gráfico 4.6 Scatterplot entre os fatores socioeconômicos e demográficos e as taxas de incidência
(LEBayes)
r = -0.0996
a
r = 0.6737**
b
r = -0.0050
c
r = -0.0601
d
Urbanização
Social
Concentração de Renda
Origem da Renda
** A correlação é significativa, com alfa inferior a 0,05. (bi-cauldal).
A interpretação do Gráfico 4.6 (a) mostra que, quanto maior a urbanização do
município, especificamente nas regiões urbanas, maior a taxa de incidência de
tuberculose.
Este achado ganha importância quando confrontado com a Tabela 4.3, que mostrou
também ter sido este o fator que mais influenciou na formação dos quatro Perfis
Municipais.
=========================================== 78
DISCUSSÃO
DISCUSSÃO
CAPÍTULO V
5 DISCUSSÃO
O que determina o surgimento de novos casos de tuberculose? Há séculos esta
pergunta tem sido feita, sem que haja ainda hoje uma resposta definitiva. Mesmo
diante dos muitos avanços ocorridos a partir de 1882, quando o bacteriologista
alemão Robert Koch identificou o agente etiológico da tuberculose, a constelação de
fatores envolvidos e o papel desempenhado por cada um deles permanecem pouco
nítidos. O conjunto de estudos que buscam enfrentar esta questão aponta para a
multicausalidade da moléstia, que incorpora aspectos biológicos e moleculares do M.
tuberculosis, a resposta imunológica do hospedeiro, as condições de vida às quais
os indivíduos estão expostos e importantes questões político-econômicas (van
HELDEN, 2003) e sócio-culturais (HO, 2004).
Uma vez que a compreensão destes fatores é a peça-chave na constituição de
sistemas de controle efetivos da doença, cada um deles têm sido alvo de intensa
investigação. RUBEL & GARRO (1992) revisaram a literatura para evidenciar a
importância dos aspectos culturais, ambientais, políticos-econômicos na construção
destes sistemas. Pela quantidade de trabalhos realizados até então, a literatura que
traz a tuberculose como uma doença eminentemente social é extensa. FRIEDEN
(1994), em editorial ao American Journal of Public Health, sintetiza o histórico e o
debate, naquele momento, em torno da determinação social da tuberculose ao
afirmar que essa, e o seu controle, são manifestações do desenvolvimento
econômico e social e que, apesar de alcançar todas as camadas da sociedade, ela
tende a afetar aquelas mais desfavorecidas economicamente.
Dessa forma, considerando que a transmissão do bacilo entre os seres humanos e o
adoecimento por tuberculose sejam eventos complexos e imersos num sem-número
de fatores e condições específicas, este trabalho foi desenvolvido sobre a hipótese
de que seja possível, tomando os municípios do Espírito Santo como unidades de
análise, captar a componente socioeconômica e demográfica que se relaciona com o
===========================================
80
DISCUSSÃO
surgimento de novos casos de tuberculose. Nesse sentido, a primeira etapa do
estudo foi caracterizar os municípios do Espírito Santo, classificando-os em perfis
socioeconômicos e demográficos.
Nas análises iniciais, nosso trabalho apontou a existência de profundas
desigualdades regionais no estado do Espírito Santo, a despeito de sua reduzida
extensão territorial de 46.047,3 Km
2
(a quinta menor unidade federativa do Brasil).
Este achado corrobora com o Relatório 2004 do Índice de Desenvolvimento Social
dos Municípios do Espírito Santo – IDS/2004 (IPES, 2004), elaborado pelo Instituto
de Apoio à Pesquisa e ao Desenvolvimento Jones dos Santos Neves – IPES, que
descreve bem a assimetria existente entre os municípios capixabas quanto às
condições de vida de suas populações, traduzida em seus indicadores de
desenvolvimento social.
Mesmo divergente quanto aos objetivos e à metodologia empregada neste estudo, o
IDS/2004 relata uma concentração do desenvolvimento social, uma vez que, não
obstante à melhoria generalizada dos indicadores básicos, a média estadual foi
fundamentalmente elevada por avanços de um número restrito de municípios.
Assim, acentuaram-se as desigualdades regionais, com um aumento da
concentração de municípios da região norte do Espírito Santo em níveis abaixo do
da média estadual. Este achado é coerente com a classificação de perfis produzido
em nosso estudo.
Quanto à metodologia utilizada nesta pesquisa, ressalta-se que não encontramos na
revisão da literatura o emprego de técnicas multivariadas (Análise Fatorial e de
Clusters ou Agrupamentos) para a caracterização socioeconômica e demográfica
dos municípios de um estado brasileiro, sendo esta elaborada e aplicada por nós.
Uma aproximação pode ser feita do estudo de POSSOLI (1984), que utilizou estas
técnicas multivariadas em uma descrição do aspecto de saúde do estado do Rio
Grande do Sul, objetivando criar um “Índice do Nível de Saúde” para os municípios e
hierarquizá-los em grupos segundo este índice. Fundamentalmente, esse estudo
difere do apresentado por nós quanto à criação de hierarquias e aos parâmetros
utilizados no modelo de análise.
===========================================
81
DISCUSSÃO
A partir dos resultados apresentados pelo Gráfico 4.3, é possível observar que os
fatores estão muito poucos correlacionados, o que reflete o êxito da metodologia em
captar grande parte da variância do sistema, fazendo alusão a dimensões distintas
da condição de vida e organização dos municípios.
Contudo, a inovação fundamental, introduzida por nossa metodologia, foi a
incorporação de indicadores demográficos na produção de uma classificação dos
municípios segundo perfis socioeconômicos. Alguns trabalhos já haviam buscado
esta aproximação, como CHAIMOWICZ (2001) que avaliou a transição
epidemiológica que a endemia de tuberculose passa, ressaltando a mudança no
perfil etário da população. CHAN-YEUNG, et al. (2005) buscou determinantes da
ocorrência de tuberculose em Hong Kong entre os indicadores de concentração
populacional e a mediana da faixa etária de distritos da cidade. SOUZA et al. (2005),
em sua proposta de uma vigilância em saúde da base territorial para a tuberculose,
incorpora indicadores como a concentração de indivíduos intra-domiciliar, que se
mostrou um importante fator para determinar a incidência de novos casos da doença
em Olinda, PE. Em nosso estudo os indicadores demográficos assumiram grande
poder discriminatório, uma vez que, na última década, melhorias marcantes nos
indicadores municipais básicos de saúde e escolarização foram atingidas de modo
generalizado.
A utilização da dimensão demográfica na caracterização dos municípios demonstrou
grande consistência, como pode ser observado pelo georreferenciamento dos perfis
municipais (Figura 4.1). Esta caracterização tendeu a apresentar uma maior
compatibilidade com a Divisão Regional do Espírito Santo - Microrregiões de
Planejamento, do que com o aspecto atomizado da distribuição dos municípios
segundo intervalos de valores do IDS/2004 (Figura 4.2). O ponto de ancoragem
entre nossos perfis municipais e as Microrregiões de Planejamento está na
capacidade dos indicadores demográficos refletirem condições que afetam
indistintamente os municípios de uma dada região, como políticas públicas,
vocações econômicas ou condições climáticas.
O segundo momento de nossa investigação concentrou-se no processo endêmico
da tuberculose e em sua distribuição espacial. Para isso, nossas unidades de
===========================================
82
DISCUSSÃO
análise permaneceram sendo os municípios e as taxas de incidência de casos novos
por 100 mil habitantes foram utilizadas como marcadores da magnitude da endemia
de tuberculose.
A tomada do município como unidade de análise não é usual em investigações
epidemiológicas da tuberculose, sendo que nenhum trabalho nestes moldes foi
encontrado durante a revisão da literatura. Os demais trabalhos geralmente utilizam
unidades como setor censitário, bairro ou região administrativa (COSTA, et al. 1998,
MOTA, et al. 2003, VICENTIN, et al. 2002). Da mesma forma, não tem sido prática
dos gestores estaduais de saúde a produção de relatórios da situação da endemia
no Espírito Santo, o que inviabiliza o estabelecimento de comparações dos
resultados obtidos para o Espírito Santo.
LIMA et al. (2005) realizaram uma análise espacial dos determinantes
socioeconômicos dos homicídios no estado de Pernambuco, fazendo uso do
município como unidade de análise. Porém, tanto a metodologia de classificação
socioeconômica, quanto a correlação das informações divergiram muito das
utilizadas por nós, impossibilitando traçar quaisquer paralelos.
A aproximação possível foi feita pela análise do Relatório Final do Subprojeto
Análise Espacial da Qualidade da Vigilância Epidemiológica da Tuberculose no
Brasil (BRASIL, 2005d), que utiliza as taxas municipais de incidência da tuberculose,
dos anos de 2001 a 2003, para analisar a endemia, por grande região no Brasil.
Neste estudo, foram avaliados, entre outros, os indicadores da carga de morbidade e
o Método Bayesiano Empírico para correção de taxas com o objetivo de melhor
identificar os padrões de distribuição espacial. Os resultados obtidos ajudam a
compreender o processo de organização da Vigilância Epidemiológica da
Tuberculose e as dificuldades existentes. Porém, não são feitas referências ao
estado do Espírito Santo quanto à dinâmica espacial da endemia, não permitindo
comparações com os dados encontrados.
Em nosso estudo, o primeiro dado a chamar a atenção foi o fato de que 22% dos
municípios (17 / 77) registraram menos de 10 novos casos de tuberculose durante
os cinco anos compreendidos no levantamento. Ainda que estes sejam os
===========================================
83
DISCUSSÃO
municípios com as menores populações, isto levanta a suspeita da ocorrência de
subnotificação de casos. Em estudo realizado em Fortaleza/CE os investigadores
encontraram que apenas um terço dos casos que tiveram a tuberculose como uma
das causas de óbito foi notificado no SINAN, e concluem que esta subnotificação
possa contribuir para uma falsa sensação de redução de casos quando se analisa a
tuberculose através deste sistema de informação (FAÇANHA, 2005).
Também foi possível observar grandes disparidades com relação às taxas de
incidência bruta para o período, que variaram de 3,69 até 60,78 novos casos/100 mil
habitantes. Tal variabilidade é de difícil explicação, a priori, uma vez que alguns
fatores expúrios podem estar envolvidos, como a própria subnotificação e a
aleatoriedade envolvida no surgimento e detecção de novos casos de tuberculose.
Contudo, essa limitação, que geralmente a análise de mapas de taxas
epidemiológicas apresenta, vem sendo superada com o desenvolvimento de
métodos estatísticos aplicados a dados produzidos por contagens agregadas em
áreas geográficas bem definidas. Nas últimas duas décadas, a literatura trouxe
diversos modelos para correção de taxas e estimação do risco associado ao espaço.
Dentre estes, destacamos a abordagem Bayesiana (ASSUNÇÃO et al, 1998), que
em conjunto com os avanços computacionais, geográficos e estatísticos,
possibilitaram a estruturação do Método Bayesiano Empírico. Esse utiliza tanto as
correlações com áreas vizinhas quanto à população susceptível ao adoecimento
para realizar estimativas do risco, a partir das taxas de incidência corrigidas por esta
componente espacial (MARSHALL, 1991).
Nossos dados iniciais apontavam para a possibilidade de que taxas de incidência
instáveis fossem produzidas, uma vez que o surgimento de casos novos de
tuberculose em municípios com populações inferiores a 15 mil habitantes pode ser
considerado um evento relativamente raro. Assim sendo, fez-se a opção pela
correção das taxas epidemiológicas com base nas duas variações do Método
Bayesiano Empírico descritas e implementadas no TerraView: a Global e a Local.
Após estes ajustes, importantes alterações foram introduzidas no valor das taxas
municipais. A análise Global produziu uma alteração marcante nas taxas de
===========================================
84
DISCUSSÃO
municípios com os valores extremos de população, uma vez que a correção ocorre
no sentido de aproximação a um valor mediano. Já as taxas obtidas pelo Método
Bayesiano Empírico Local (LEBayes) produziu alterações no conjunto dos
municípios, com correção mais importantes nos municípios de menor população.
As taxas produzidas por ambos os métodos foram georreferenciadas e, pela análise
dos mapas produzidos, entendemos que a correção LEBayes produziu uma
suavização das taxas mais coerente com o aspecto epidemiológico da transmissão
da doença, uma vez que considera a carga de doença da vizinhança, de forma
semelhante ao sugerido por um estudo da distribuição da co-infecção TB-HIV
(RODRIGUES-Jr, 2006). Em vista disso, todas as análises subsequentes utilizaram
a distribuição das taxas produzidas pela correção LEBayes.
O mapa produzido com as taxas LEBayes de incidência municipal da tuberculose
exibe um padrão visual marcado pela concentração de valores elevados ao longo de
todo o litoral, em especial na região metropolitana e na norte, limítrofe com o estado
da Bahia. Já na região serrana e do Caparaó, ficam evidenciadas manchas claras,
indicativas de municípios com baixa incidência da doença. Ao sul, uma mancha de
alta incidência se faz notar, centrada no município de Cachoeiro de Itapemirim.
Contudo, este município apresenta uma dinâmica à parte, uma vez que, além de
pólo regional, apresenta intenso fluxo migratório com o Estado e o município do Rio
de Janeiro, que apresentam taxas de incidência da doença muito superiores à do
Espírito Santo.
Para determinar se a distribuição global destas taxas de incidência se dá de forma
aleatória ou se é dependente de um processo espacial subjacente, podemos fazer
uso do Índice Global de Moran. Em estudo realizado em Goiânia (GO), o índice foi
utilizado para identificar áreas de risco para mortalidade neonatal e pós-neonatal,
segundo bairros (de MORAIS NETO et al, 2001). Contudo, o seu emprego em taxas
municipais de morbi-mortalidade, como realizado neste estudo, não foi encontrado.
Do cálculo do Índice Global de Moran I, obteve-se o valor de 0,585 e um p-valor
inferior a 0,001. Estes traduzem a existência de uma importante dependência
espacial entre as taxas de Tb no estado do Espírito Santo, o que nos permite afirmar
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85
DISCUSSÃO
que o surgimento de novos casos não é um processo aleatório e que possui um
componente geográfico envolvido na determinação de sua ocorrência. Este achado
fundamenta a busca por regiões onde a ocorrência de novos casos esteja mais
diretamente correlacionada com as taxas observadas nos municípios limítrofes.
A investigação da existência de dependência espacial entre taxas epidemiológicas,
em determinadas regiões, é majoritariamente descrita na literatura por meio do uso
do Índice de Moran Local (LISA). Por meio do seu cálculo tornou-se possível afirmar,
com grande segurança, que um conjunto de municípios localizados no litoral norte
do Espírito Santo apresenta altas taxas de incidência e que estas apresentam uma
estrutura espacial subjacente à sua ocorrência. O mesmo pode ser dito de alguns
municípios da Região Metropolitana da Grande Vitóia (RMGV), também
apresentando altas taxas de surgimento de novos casos. Por fim, a região próxima à
Serra do Caparaó e alguns municípios serranos do estado compõem uma região
espacialmente dependente, porém apresentando baixas taxas de incidência. Estas
observações são confirmadas pelos resultados da comparação entre as taxas de
incidência médias dos Perfis Socioeconômicos e Demográficos. Pela Tabela 4.6, a
RMGV (Perfil C) e Litoral Norte (Perfil A) apresentam igualmente taxas superiores à
da Região do Caparaó/Serrana (Perfis D e B).
FRICHE et al. (2006), utilizaram o método Bayesiano empírico e os índices de Moran
global e local (LISA) para analisar a distribuição intra-urbana dos indicadores de
saúde materna em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, em 2001 e encontraram
conglomerados de áreas com índices de autocorrelação espacial significativos para
alguns indicadores de saúde, que guardavam relação com as características sócio-
demográficas das áreas. Sugerem que esta metodologia possa ser incorporada aos
mecanismos de monitoramento dos eventos relacionados aos nascimentos em Belo
Horizonte.
Por fim, a análise dos resultados encontrados nesta segunda etapa chama a
atenção para a concentração de altas taxas de incidência da tuberculose tanto nos
municípios do norte do Espírito Santo quanto nos da Região Metropolitana da
Grande Vitória. Considerando as grandes diferenças sociais, históricas e
econômicas que existem entre estes conjuntos de municípios, passou-se à
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86
DISCUSSÃO
investigação de quais características sociais, econômicas ou demográficas estes
apresentam em comum e que divergem das regiões onde a carga de tuberculose é
baixa.
Inicialmente foi proposta a reavaliação dos fatores utilizados na construção dos
perfis socioeconômicos e demográficos. A partir dos valores numéricos produzidos
para cada um dos fatores, segundo município, procedeu-se uma comparação de
médias utilizando a Análise de Variância (ANOVA), buscando determinar quais
características estavam presentes nos perfis com alta incidência que diferiam dos de
baixa.
A utilização desta técnica estatística para avaliar as correlações entre fatores
socioeconômicos e demográficos com determinantes da ocorrência de novos casos
de tuberculose ou suas taxas de incidência municipais não foi encontrada na
literatura. De maneira usual, esta correlação é realizada através de análises visuais
(FRICHE, 2006) ou considerando conhecimentos prévios a respeito de
características das áreas (KERR-PONTES, 2004).
A Tabela 4.4 revela que o único fator que se distribui coerentemente entre os perfis
socioeconômicos e demográficos é a Concentração Populacional, apresentando-se
elevada na RMGV (Perfil C) e Litoral Norte (Perfil A) e baixa Região do
Caparaó/Serrana (Perfis D e B). Este componente é basicamente composto por
indicadores relacionados com o nível de concentração da população em regiões
urbanas do município. No Gráfico 4.5 confirma-se a elevada correlação entre a taxa
de incidência de tuberculose e este fator.
Contudo, o raciocínio de que esta correlação seja indicativa da existência de uma
relação causal não é válida, uma vez que altas taxas de urbanização podem ser
observadas tanto em cidades brasileiras quanto em regiões de países desenvolvidos
e mesmo subdesenvolvidos, sem que haja um excesso anormal no surgimento de
novos casos de tuberculose.
O que se propõe aqui não é discutir a concentração populacional como determinante
da endemia de tuberculose no Espíriro Santo e, sim, tomar este fator como um
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87
DISCUSSÃO
marcador ou indicador de um processo subjacente, histórico e socialmente
construído, e que tem no espaço geográfico não apenas um local no qual ocorrem
as atividades humanas, mas também, um de seus condicionantes.
Vale salientar que, ainda que diante de uma série de elementos que confluem para a
discussão feita por nós dos resultados obtidos neste trabalho, em se tratando de
uma abordagem ecológica, não se deve descartar a possibilidade de explicações
alternativas para os fenômenos observados. Porém, estamos convictos da
plausibilidade e coerências das correlações e considerações propostas a seguir.
Este estudo tomou como referencial o texto de MOTA (2004) intitulado “Um outro
olhar para a dinâmica territorial capixaba”, constante no Relatório IDS 2004 (IPES,
2004). O autor oferece diversas reflexões e revisa textos modernos a cerca da
economia capixaba e sua dinâmica territorial, sem se restringir ao processo mais
recente ligado aos grandes projetos industriais e ao comércio exterior.
Nossa discussão pode ser iniciada na década de 30 e se estende até o começo dos
anos cinquenta. Nesse período, a economia Espírito-santense era
fundamentalmente primária, tendo o café como a cultura mais destacada. Esta era
basicamente realizada em pequenas propriedades familiares, concentradas na
região centro-sul do estado e que conferiu, ao Estado, uma urbanização marcada
pelo surgimento de numerosos pequenos núcleo urbanos. O poder estava
atomizado entre as diversas oligarquias locais, destacando-se neste período a
região de Cachoeiro do Itapemirim como centro de beneficiamento e entreposto
comercial do café capixaba. (BUFFON, 1992)
Contudo, ao final da década de 30 inicia-se uma queda gradual dos preços
internacionais do café, com o início da produção do produto em outras partes do
mundo. Durante as décadas de 40 e 50, começou-se a observa o esgotamento da
fronteira agrícola no sul capixaba, concomitantemente o início da crise da
cafeicultura (BUFFON, 1992). Destes acontecimentos, observa-se um processo de
colonização da região norte do Estado, porém sendo marcado por uma profunda
concentração fundiária (MOTA, 2004), alterando as estruturas de poder não apenas
no Espírito Santo. Vitória passa a assumir as principais funções urbanas do estado,
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88
DISCUSSÃO
em especial a importação de bens de consumo e a exportação de café (BUFFON,
1992).
Em paralelo a estes movimentos, um conjunto de importantes transformações
geopolíticas em escala mundial culminou, em meados da década de 40, com o início
da II Guerra Mundial. Terminado o conflito, o modelo americano de capitalismo
torna-se hegemônico. Nos 30 anos que se seguiram, o Brasil é definitivamente
incorporado neste processo, com a estruturação de um complexo parque industrial e
a montagem de um Estado centrado nos princípios Desenvolvimentistas (MOTA,
2004).
No Espírito Santo este processo foi evidente. A partir da década de 50, e durante
todo o período militar, os governos estaduais, em consonância com o pensamento
das esferas federais de poder, atuaram de maneira decisiva no processo de
industrialização, tanto através do planejamento regional quanto na canalização dos
recursos disponíveis para viabilizar este novo projeto. O que pode ser observado foi
a instalação de um robusto parque industrial, voltado à produção de bens semi-
elaborados, voltados à exportação. Como exemplo podemos destacar a Companhia
Vale do Rio do Doce, a Companhia Siderúrgica de Tubarão, o Porto de Tubarão e a
Aracruz Celulose. A fim de garantir a viabilidade do projeto, foi inevitável a
concentração espacial destes investimentos, o que transformou a Região
Metropolitana da Grande Vitória em uma “ilha de desenvolvimento”, segundo o
pensamento dominante (PEREIRA, 1998).
Contudo, isto se deu a custas de importantes mudanças, talvez rupturas, nas
relações entre os governos estadual e federal com a estrutura agrária vigente. O que
na prática ocorreu neste período foi um desvio de grande parte dos recursos do
ICMS (importo estadual) para promover o processo de industrialização da RMGV,
através de enormes incentivos e isenções fiscais, em detrimento das áreas rurais
(PEREIRA, 1998). Os maiores municípios do interior foram incluídos neste
organograma desenvolvimentista, como Cachoeiro de Itapemirim, Colatina, Linhares
e São Mateus. O governo federal atuou de forma também incisiva no processo.
Através de importantes mudanças nas políticas de crédito agrícola e no incentivo à
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89
DISCUSSÃO
silvicultura, que posteriormente irá alimentar a produção de celulose e carvão
vegetal (MOTA, 2004).
Estas rupturas caracterizam, ainda hoje, a organização econômica do estado. Diante
da negligência governamental com a crise enfrentada pelo café, observou-se que
nos locais onde a sua produção estava mais bem organizada, como na região
serrana e sul do estado, apesar do impacto sobre o seu dinamismo econômico, a
estrutura agrária não foi marcadamente alterada, sendo ainda hoje baseada na
produção agrícola familiar em pequenas propriedades e núcleos urbanos apenas
moderadamente povoados (à exceção de Cachoeiro de Itapemirim). Contudo, na
região norte do estado, a estrutura fundiária ainda recente e de economia incipiente
foi inicialmente desfeita, passando posteriormente a predominar latifúndios para a
produção de eucalipto e cana-de-açúcar, monoculturas com uso escasso de mão-
de-obra (MOTA, 2004; GOMES NETO, 1979).
GOMES NETO (1979) relata que, durante a primeira metade da década de 60, no
auge da crise da cafeicultura, quando ocorreu a erradicação de 180 milhões de
cafeeiros, entre 150 a 180 mil pessoas tornaram-se desempregadas.
O que pode se observar desta alteração no eixo de acumulação de riquezas foi a
intensificação do processo de migração rural-urbano, basicamente deste contingente
populacional liberado do trabalho no campo, buscando os pequenos núcleos
urbanos das cidades do interior e, mais fortemente, para a RMGV. Como ilustração
do processo, registra-se que, entre 1960 e 1977, a taxa de urbanização do Estado
passou de 27,8% para 53,5% e a densidade demográfica da microrregião Vitória
saltou de 264,4 hab/Km
2
para 329,1 hab/Km
2
entre 1970 a 1977 (GOMES NETO,
1979).
Deste modo, ressalta-se que toda esta movimentação, além de alterar a dinâmica da
econômica capixaba, promove uma concentração populacional, em grande parte,
caótica e uma urbanização explosiva, na região metropolitana e em alguns
municípios do interior, em detrimento do esvaziamento do campo. Os recursos
públicos, drenados pela estruturação de um pólo industrial-exportador, são
insuficientes na organização dos espaços municipais para acolher este enorme
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90
DISCUSSÃO
contingente de pessoas (MOTA, 2004). Em um plano ainda superior, como descrito
por Milton Santos (1996), a urbanização inserida no contexto da globalização nos
países em desenvolvimento e subdesenvolvidos, assume a faceta da exclusão social
como principal característica.
Reafirmando nossa preocupação em não propor uma associação expúria entre
concentração populacional e a incidência de tuberculose, nossa discussão procurar
mostrar que a introdução das monoculturas mecanizadas (cana-de-açúcar e
eucalipto) ocorrida no Norte do Estado e seu processo de concentração fundiária,
bem como a crise da cafeicultura e redução da participação do campo na economia
estadual e a implantação do pólo industrial-exportador nos municípios próximos à
capital produziram o deslocamento de enorme contingente populacional para os
núcleos urbanos, para os municípios priorizados no processo de industrialização e,
em especial, para a RMGV. O que esta mudança social e demográfica não foi
apenas a concentração de pessoas e riquezas, mas, inevitavelmente de pobreza e
exclusão social. E a estas, sim, imputamos uma associação com a endemia de
tuberculose.
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91
CONSIDERAÇÕES
FINAIS
CONSIDERAÇÕES FINAIS
CAPÍTULO VI
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A metodologia utilizada neste estudo para a caracterização socioeconômica e
demográfica de municípios não possui descrição na literatura. A seleção inicial dos
indicadores tornou-se, assim, um processo subjetivo, não permitindo, a priori,
comparações com resultados obtidos por outras metodologias ou por técnicas
semelhantes em municípios de outros estados.
Ainda que uma validação mereça ser investigada, ressalta-se que a caracterização
dos municípios em perfis, para o Espírito Santo, mostrou grande poder explicativo da
realidade estadual, quando avaliado o processo histórico de formação, a distribuição
espacial e dados atuais das condições de vida nestes municípios.
Como hipotetizado a princípio, a análise de dados espaciais revelou que a endemia
de tuberculose apresentou uma importante componente espacial em sua
distribuição. Contudo, esta afirmação considerou a taxa de incidência de novos
casos como variável proxi da endemia e o município como unidade de análise.
Extrapolações podem inserir distorções inaceitáveis aos resultados.
Sugerem-se análises posteriores dos municípios que apresentaram altas taxas de
incidência, e que se faça uso de unidades sub-municipais para investigação do
surgimento de novos casos, uma vez que acreditamos que estes não se encontrem
homogeneamente distribuídos, e sim, que respeitem as discrepâncias da
concentração de renda e desigualdades na distribuição da riqueza municipal.
Neste trabalho identificou-se um conjunto de municípios do norte do Espírito Santo,
área com elevadas taxas de incidência de novos casos e correlacionadas
espacialmente, que não se encontram incluídos entre aqueles prioritários para o
controle da tuberculose. Sugere-se, com isso, que o critério de se utilizar o número
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93
CONSIDERAÇÕES FINAIS
absoluto de novos casos para definição de municípios prioritários seja reavaliado
para incorporação deste conjunto de municípios.
Outra constatação foi a de que a análise de dados espaciais mostrou-se uma
metodologia poderosa na descrição da epidemiologia da tuberculose, para além dos
dados tabulares, e na investigação dos determinantes de sua ocorrência. Desta
forma, propõe-se que esta recente tecnologia seja cada vez mais utilizada na
definição das políticas públicas e avaliação de ações de controle da tuberculose.
Este estudo demonstrou, ainda, que a taxa de incidência municipal de tuberculose
está fortemente correlacionada com a concentração populacional, em especial com
a taxa de urbanização. Ressalta-se que, ao contrário do observado nas correlações
com as altas densidades intra-domiciliar e por setor censitário (preditores
importantes no surgimento de novos casos de tuberculose), o possível entendimento
da correlação não passa primordialmente pela explicação biológica da proximidade
entre indivíduos e da transmissão do bacilo e, sim, pelo caráter excludente do
processo de urbanização dos municípios do Espírito Santo.
Por fim destaca-se que os achados e a análise realizada dos resultados deste
estudo encontram em consonância com a maior parte da literatura que investiga os
determinantes socioeconômicos da tuberculose. De fato, o que podemos observar é
que a Concentração Populacional revelou-se indicador de um processo econômico,
social e histórico que culminou em uma urbanização caótica de determinadas
regiões do Espírito Santo, promotora de extrema desigualdade e pobreza, nas quais
a endemia tuberculose se perpetua.
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94
REFERÊNCIAS
BIBLIOGRÁFICAS
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ANDRADE, C.L.T.; SZWARCWALD, C.L. 2001. Análise espacial da mortalidade
neonatal precoce no Município do Rio de Janeiro, 1995-1996. Cadernos de Saúde
Pública, 17(5): 1199-210.
AKERMAN, M. 1997. Metodologia de construção de indicadores compostos: um
exercício de negociação intersetorial, pp. 95-113. In RB Barata (org.). Condições
de Vida e Situação de Saúde. Abrasco, Rio de Janeiro.
ASHBY, D. (in press). Bayesian statistics in medicine: a 25 year review. Statistics in
Medicine.
ASSUNÇÃO, R.M.; BARRETO, S.M.; GUERRA, H.L. et al. 1998. Mapas de taxas
epidemiológicas: uma abordagem Bayesiana. Cadernos de Saúde Pública,
14(4):713-23.
BAILEY, T.C. 2001. Spatial statistical methods in health. Cadernos de Saúde
Pública, 17(5): 1083-98.
BARATA, RB. 2005. Epidemiologia social. Revista Brasileira de Epidemiologia,
8(1):7-17.
BARCELLOS, C.; BASTOS, F.I. 1996. Geoprocessamento, ambiente e saúde: uma
união possível? Cadernos de Saúde Pública, 12(3):389-97.
BARCELLOS, C.; RAMALHO, W. 2002. Situação Atual do Geoprocessamento e da
Análise de Dados Espaciais em Saúde no Brasil. Revista IP - Informática Pública,
4(2):221-31.
BARNARD, D.K.; HU, W. 2005. The Population Health Approach: Health GIS as a
Bridge From Theory to Practice. International Journal of Health Geographics,
4(23).
=========================================== 96
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BARROS, A.J.D.; VICTORA, C.G. Indicador econômico para o Brasil baseado no
censo demográfico de 2000. Revista de Saúde Pública, 39(4): 523-9.
BEATO FILHO, C.C.; ASSUNCAO, R.M.; SILVA, B.F.A. et al. 2001. Conglomerados
de homicídios e o tráfico de drogas em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, de 1995
a 1999. Cadernos de Saúde Pública, 17(5): 1163-71.
BEN-SHLOMO, Y. 2005. Real epidemiologists don't do ecological studies?
International Journal of Epidemiology, 34(6):1181-2.
BLOOM, B.R.; MURRAY, C.J. 1992. Tuberculosis: commentary on a reemergent
killer. Science, 257(5073):1055-64.
BRAGA, C.; XIMENES, R.A.A.; ALBUQUERQUE, M.F.P.M. et al. 2001. Avaliação de
indicador sócio-ambiental utilizado no rastreamento de áreas de transmissão de
filariose linfática em espaços urbanos. Cadernos de Saúde Pública, 17(5): 1263-67.
BRASIL. 2000. Informe da Atenção Básica - Tuberculose / Ministério da Saúde.
Secretaria de Políticas de Saúde. Departamento de Atenção Básica.
Coordenação de Investigação. n. 4. Brasília : Ministério da Saúde.
BRASIL. 2002. Controle da tuberculose – Uma proposta de integração ensino-
serviço / Ministério da Saúde. Fundação Nacional de Saúde. Centro de
Referência Prof. Hélio Fraga / Sociedade Brasileira de Pneumologia e
Tisiologia. 5. ed. Rio de Janeiro : Ministério da Saúde.
BRASIL. 2003. Programa Nacional de Controle da Tuberculose / Ministério da
Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Departamento de Vigilância
Epidemiológica. Coordenação Geral de Doenças Endêmicas. Área Técnica de
Pneumologia Sanitária . Brasília : Ministério da Saúde.
BRASIL. 2005a. Guia de vigilância epidemiológica / Ministério da Saúde.
Secretaria de Vigilância em Saúde. 6. ed. Brasília : Ministério da Saúde.
=========================================== 97
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BRASIL. 2005b. Saúde Brasil 2005 : uma análise da situação de saúde no Brasil
/ Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde, Departamento de
Análise de Situação em Saúde. 2. ed. Brasília : Ministério da Saúde.
BRASIL. 2005c. Situação da tuberculose, avanços e desafios / Ministério da
Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília : Ministério da Saúde.
BRASIL. 2005d. Relatório Final do Subprojeto: ANÁLISE ESPACIAL DA
QUALIDADE DA VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA DA TUBERCULOSE NO
BRASIL / Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Brasília :
Ministério da Saúde.
BRASIL. 2006. Relatório de Situação - Espírito Santo / Ministério da Saúde.
Sistema Nacional de Vigilância em Saúde. 2. ed. Brasília : Ministério da Saúde.
BUFFON, J.A. 1992. O café e a urbanização no Espírito Santo: aspectos
econômicos e demográficos de uma agricultura familiar. Campinas: IE/Unicamp.
Dissertação de mestrado, 1992.
CAMARGO-NEVES, V.L.F.; KATZ, G.; RODAS, L.A.C. et al. 2001. Utilização de
ferramentas de análise espacial na vigilância epidemiológica de leishmaniose
visceral americana - Araçatuba, São Paulo, Brasil, 1998-1999. Cadernos de Saúde
Pública, 17(5): 1263-7.
CANTWELL, M.F.; SNIDER, D.E. JR; CAUTHEN, G.M. et al. 1994. Epidemiology of
tuberculosis in the United States, 1985 through 1992. JAMA, 272(7):535-9.
CARVALHO, M.S.; MARZOCCHI, K.B.F. 1992. Avaliação da prática de vigilância
epidemiológica nos serviços públicos de saúde no Brasil. Revista de Saúde
Pública, 26(2):66-74.
CARVALHO, M.S.; CRUZ, O.G.; NOBRE, F.F. 1996. Spatial partitioning using
multivariate cluster analysis and a contiguity algorithm. Statistics in Medicine,
15(17-18):1885-94.
=========================================== 98
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
CARVALHO, M.S.; CRUZ, O.G.; NOBRE, F.F. 1997. Perfil de risco: método
multivariado de classificação sócio-econômica de microáreas urbanas - os setores
censitários da região metropolitana do Rio de Janeiro. Cadernos de Saúde Pública,
13 (4): 635-45.
CARVALHO, M.S.; SOUZA-SANTOS, R. 2005. Análise de dados espaciais em
saúde pública: métodos, problemas, perspectivas. Cadernos de Saúde Pública,
21(2):361-78.
CHAIMOWICZ, F. 2001. Age transition of tuberculosis incidence and mortality in
Brazil. Revista de Saúde Pública, 35(1):81-7.
CHAN-YEUNG, M.; YEH, A.G.; TAM, C.M. et al. 2005. Socio-demographic and
geographic indicators and distribution of tuberculosis in Hong Kong: a spatial
analysis. International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, 9(12):1320-6.
CHIANG, C.Y.; RILEY, L.W. 2005. Exogenous re-infection in tuberculosis. The
Lancet Infectious Diseases, 5(10):629-36.
CHIESA, A.M.; WESTPHAL, M.F.; KASHIWAGI, N.M. 2002. Geoprocessamento e a
promoção da saúde: desigualdades sociais e ambientais em São Paulo. Revista de
Saúde Pública, 36(5):559-67.
COSTA, D.C. 1988. Comentários sobre a tendência secular da tuberculose.
Cadernos de Saúde Pública, 4 (4): 398-406.
COSTA, J.S.D.; GONCALVES, H.; MENEZES, A.M.B. et al. 1998. Controle
epidemiológico da tuberculose na cidade de Pelotas, Rio Grande do Sul, Brasil:
adesão ao tratamento. Cadernos de Saúde Pública, 14(2):409-15.
COSTA, M.C.N.; TEIXEIRA, M.G.L.C. 1999. A concepção de "espaço" na
investigação epidemiológica. Cadernos de Saúde Pública, 15(2):271-9.
CRESSIE , N.A.C. 1993. Statistics for Spatial Data. 1. ed. Belmonte: Wiley-
Interscience.
=========================================== 99
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
CZERESNIA, D.; RIBEIRO, A.M. 2000. O conceito de espaço em epidemiologia:
uma interpretação histórica e epistemológica. Cadernos de Saúde Pública,
16(3):595-605.
DIAS, P.R.T.P.; NOBRE, F.F. 2001. Análise dos padrões de difusão espacial dos
casos de AIDS por estados brasileiros. Cadernos de Saúde Pública, 17(5): 1173-
87.
DRUCK, S.; CARVALHO, M.S.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A.V.M. (eds). 2004.
Análise Espacial de Áreas em Análise Espacial de Dados Geográficos. Brasília,
EMBRAPA.
FAÇANHA, M.C. 2005. Tuberculose: subnotificação de casos que evoluíram para o
óbito em Fortaleza-CE. Revista Brasileira de Epidemiologia, 8(1): 25-30.
FERREIRA, S.M.B.; SILVA, A.M.D.; BOTELHO, C. 2004. Tratamento da tuberculose
pulmonar em Cuiabá, Mato Grosso, Brasil (1998-2000): distribuição espacial.
Epidemiologia e Serviços de Saúde, 13(3):175-84.
FRICHE, A.A.L.; CAIAFFA, W.T.; CÉSAR, C.C. et al. 2006. Maternal and child health
indicators in Belo Horizonte, Minas Gerais State, Brazil, 2001: an analysis of intra-
urban differences. Cadernos de Saúde Pública. 22(9): 1955-65.
FRIEDEN, T.R.; STERLING, T.; PABLOS-MENDEZ, A. et al. 1993. The emergence
of drug-resistant tuberculosis in New York City. The New England Journal of
Medicine, 328(8):521-6. Erratum in: The New England Journal of Medicine,
329(2):148.
FRIEDEN, T.R. 1994. Tuberculosis control and social change. American Journal of
Public Health, 84(11):1721-3.
GATRELL, A.C.; BAILEY, T.C. 1996. Interactive spatial data analysis in medical
geography. Social Science & Medicine, 42(6):843-55.
=========================================== 100
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
GOMES NETO, A.L. 1979. O programa nacional do álcool e o estado do Espirito
Santo como pólo alcooleiro. São Paulo: Faculdade de Economia e
Administração/USP. Dissertação de mestrado.
GUIMARAES, M.J.B., MARQUES, N.M., MELO FILHO, D.A. et al. 2003. Condição
de vida e mortalidade infantil: diferenciais intra-urbanos no Recife, Pernambuco,
Brasil. Cadernos de Saúde Pública, 19(5):1413-24.
HAIR, J. F.; ANDERSON, R. E.; TATHAM, R. L.; BLACK, W. C. 1998. Multivariate
data analysis. Fifth Edition. New jersey: Prentice Hall.
HARMAN, H.H. 1976. Modern factor analysis. Chicago: University of Chicago
Press.
HARTIGAN, J. 1975. Clustering Algorithms. Wiley.
HO, M.J. 2004. Sociocultural aspects of tuberculosis: a literature review and a case
study of immigrant tuberculosis. Social Science & Medicine, 59(4):753-62.
HUBER, G.L.; MILLER, R.D. 1976. Training of undergraduate medical school
students in pulmonary diseases. A regional analysis of New England medical
schools. Chest, 70(2):267-73.
IÑIGUEZ ROJAS, L. 1998. Geografía y salud: temas y perspectivas en América
Latina. Cadernos de Saúde Pública, 14(4):701-11.
IPES. 2004. Índice de Desenvolvimento Social dos Municípios do Espírito
Santo – IDS – Relatório 2004 / Governo do Estado do Espírito Santo. Secretaria
de Estado de Ciência e Tecnologia. Instituto de Apoio à Pesquisa e ao
Desenvolvimento Jones do Santos Neves. Vitória : Espírito Santo.
JENSEN, P.A. 2005. Where should infection control programs for tuberculosis begin?
International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, 9(8):825.
=========================================== 101
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
KARPATI, A.; GALEA, S.; AWERBUCH, T.; LEVINS, R. 2002. Variability and
vulnerability at the ecological level: implications for understanding the social
determinants of health. American Journal of Public Health, 92(11):1768-72.
KERR-PONTES, L.R.; MONTENEGRO, A.C.; BARRETO, M.L. et al. 2004. Inequality
and leprosy in Northeast Brazil: an ecological study. International Journal of
Epidemiology, 33 (2): 262-9.
KLEINBAUN, D.G.; KUPPER, L.L.; MULLER, K.E. 1987. Applied Regression
Analysis and other multivariable methods. Belmonte: Duxbury Press.
LAGUARDIA, J.; DOMINGUES, C.M.A.; CARVALHO, C. et al. 2004. Sistema de
Informação de Agravos de Notificação (Sinan): desafios no desenvolvimento de um
sistema de informação em saúde. Epidemiologia e Serviços de Saúde, 13(3):135-
47.
LAPA, T.; XIMENES, R.; SILVA, N.N. et al. 2001. Vigilância da hanseníase em
Olinda, Brasil, utilizando técnicas de análise espacial. Cadernos de Saúde Pública,
17(5): 1153-62.
LI, W.M.; WANG, S.M.; LI, C.Y. ET AL. 2005. Molecular epidemiology of
Mycobacterium tuberculosis in China: a nationwide random survey in 2000.
International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, 9(12):1314-9.
LIMA, M.L.C.; XIMENES, R.A.A.; SOUZA, E.R. et al. 2005. Análise espacial dos
determinantes socioeconômicos dos homicídios no Estado de Pernambuco. Revista
de Saúde Pública, 39(2):176-82.
MALTA, D.C.; ALMEIDA, M.C.M.; DIAS, M.A.S. et al. 2001. A mortalidade infantil em
Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, por área de abrangência dos Centros de Saúde
(1994-1996). Cadernos de Saúde Pública, 17(5): 1189-98.
MARSHALL, R.J. 1991. Mapping disease and mortality rates using empirical Bayes
estimators. Journal of the Royal Statistical Society. Series C, Applied statistics,
40(2):283-94.
=========================================== 102
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
MONDINI, A.; CHIARAVALLOTI NETO, F.; GALLO Y SANCHES, M. et al. 2005.
Análise espacial da transmissão de dengue em cidade de porte médio do interior
paulista. Revista de Saúde Pública, 39(3):444-51.
MONTEIRO-DE-CASTRO, M.S.; ASSUNÇÃO, R.M.; PROIETTI, F.A. 2001. Spatial
distribution of the Human T-Lymphotropic Virus types I and II (HTLV-I/II) infection
among blood donors of Hemominas Foundation, Belo Horizonte, Minas Gerais State,
Brazil, 1994-1996. Cadernos de Saúde Pública, 17(5): 1219-30.
MONTENEGRO, A.C.D.; WERNECK, G.L.; KERR-PONTES, L.R.S. et al. 2004.
Spatial Analysis of the Distribution of Leprosy in the State of Ceará, Northeast Brazil.
Memórias do Instituto Oswaldo Cruz, 99(7): 683-6.
de MORAIS NETO, O.L.; BARROS, M.B.A., MARTELLI, C.M.T. et al. 2001.
Diferenças no padrão de ocorrência da mortalidade neonatal e pós-neonatal no
Município de Goiânia, Brasil, 1992-1996: análise espacial para identificação das
áreas de risco. Cadernos de Saúde Pública, 17(5):1241-50.
MORGENSTERN, H. 1995. Ecologic studies in epidemiology: concepts, principles,
and methods. Annual Reviews of Public Health, 16:61-81.
MOTA, F.F.; VIEIRA-DA-SILVA, L.M.; PAIM, J.S. et al. 2003. Distribuição espacial da
mortalidade por tuberculose em Salvador, Bahia, Brasil. Cadernos de Saúde
Pública, 19(4):915-22.
MOTA, F.C.M. 2004. Um outro olhar para a dinâmica territorial capixaba. in: Índice
de Desenvolvimento Social dos Municípios do Espírito Santo – IDS – Relatório
2004. / Governo do Estado do Espírito Santo. Secretaria de Estado de Ciência e
Tecnologia. Instituto de Apoio à Pesquisa e ao Desenvolvimento Jones do
Santos Neves. Vitória : Espírito Santo.
MUNCH, Z.; VAN LILL, S.W.; BOOYSEN, C.N. et al. 2003. Tuberculosis
transmission patterns in a high-incidence area: a spatial analysis. International
Journal of Tuberculosis and Lung Disease, 7(3):271-7.
=========================================== 103
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
MURRAY, C.J.; STYBLO, K.; ROUILLON, A. 1990. Tuberculosis in developing
countries: burden, intervention and cost. Bulletin of the International Union
against Tuberculosis and Lung Disease, 65(1):6-24.
MYERS, W.P.; WESTENHOUSE, J.L.; FLOOD, J., RILEY, L.W. 2006. An ecological
study of tuberculosis transmission in California. American Journal of Public
Health, 96(4):685-90.
OLIVEIRA, C.D.L.; ASSUNCAO, R.M.; REIS, I.A. et al. 2001. Spatial distribution of
human and canine visceral leishmaniasis in Belo Horizonte, Minas Gerais State,
Brasil, 1994-1997. Cadernos de Saúde Pública, 17(5): 1231-9.
OLIVEIRA, H.B.; MARIN-LEÓN, L.; GARDINALI, J. 2005. Análise do programa de
controle da tuberculose em relação ao tratamento, em Campinas - SP. Jornal
Brasileiro de Pneumologia, 31(2):133-8.
PEREIRA, G. H. 1998. Política Industrial e localização de investimentos: o caso
do Espírito Santo, Vitória: EDUFES, 1998.
PINHEIRO, R.S.; TRAVASSOS, C.; GAMERMAN, D. et al. 2001. Mercados
hospitalares em área urbana: uma abordagem metodológica. Cadernos de Saúde
Pública, 17(5): 1111-21.
POSSOLI, S. 1984. Técnicas de análise multivariada para avaliação das condições
de saúde dos municípios do Rio Grande do Sul, Brasil. Revista de Saúde Pública,
18(4):288-300.
PROGRAMA DAS NAÇÕES UNIDAS PARA O DESENVOLVIMENTO (PNUD).
2004. Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. Disponível em:
<http://www.pnud.org.br/atlas/>. Acesso em: 28 nov. 2006.
PROGRAMA DAS NAÇÕES UNIDAS PARA O DESENVOLVIMENTO (PNUD).
2006. Desenvolvimento Humano e IDH. Disponível em:
<http://www.pnud.org.br/idh/>. Acesso em: 28 nov. 2006.
=========================================== 104
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
RAVIGLIONE, MC. 2006. The Global Plan to Stop TB, 2006-2015. International
Journal of Tuberculosis and Lung Disease, 10(3):238-9.
RODRIGUES-Jr, A.L., et al. 2006. Distribuição espacial da co-infecção M.
tuberculosis/HIV no Estado de São Paulo, 1991-2001. Revista de Saúde Pública,
40(2): 265-270.
ROM, W.N.; GARAY, S.M. Tuberculosis. 2 ed. Lippincott Williams & Wilkins.
Philadelphia, 2003.
ROSE, G. 2001. Sick individuals and sick populations. International Journal of
Epidemiology, 30(3):427-32.
RUBEL, A.J.; GARRO, L.C. 1992. Social and cultural factors in the successful control
of tuberculosis. Public Health Reports, 107(6):626-36.
RUFFINO-NETTO, A. 1997. Brasil: Doenças Emergentes ou Reemergentes?
Revista do Hospital das Clínicas e da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto,
30(3):405.
RUFFINO-NETTO, A. 1999. Impacto da reforma do setor saúde sobre os serviços de
tuberculose do Brasil. Boletim de Pneumologia Sanitária, 7(1):7-18.
RUFFINO-NETTO, A. 2000. Controle da tuberculose no Brasil: dificuldades na
implantação do programa. Jornal de Pneumologia, 26(4):159-62.
RUFFINO-NETTO, A. 2001. Programa de Controle da Tuberculose no Brasil:
Situação Atual e Novas Perspectivas. Informe Epidemiológico do SUS, 10(3):129-
38.
RUFFINO-NETTO, A. 2002. Tuberculose: a calamidade negligenciada. Revista da
Sociedade Brasileira de Medicina Tropical, 35(1):51-8.
SANTOS, J.A.F. 2005. A socioeconomic classification for Brazil. Revista Brasileira de
Ciências Sociais, 20(58): 27-45.
=========================================== 105
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
SANTOS, M. 1996. A natureza do espaço: técnica e tempo, razão e emoção. São
Paulo : Hucitec, 1996.
SANTOS, S.M.; Noronha, C.P. 2001a. Padrões espaciais de mortalidade e
diferenciais sócio-econômicos na cidade do Rio de Janeiro. Cadernos de Saúde
Pública, 17(5): 1099-110.
SANTOS, S.M.; BARCELLOS, C.; CARVALHO, M.S. et al. 2001b. Detecção de
aglomerados espaciais de óbitos por causas violentas em Porto Alegre, Rio Grande
do Sul, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, 17(5):1141-51.
SHIMAKURA, S.E.; CARVALHO, M.S.; AERTS, D.R.G.C. et al. 2001. Distribuição
espacial do risco: modelagem da mortalidade infantil em Porto Alegre, Rio Grande
do Sul, Brasil. Cadernos de Saúde Pública, 17(5): 1251-61.
SILVA, L.J. 1997. O conceito de espaço na epidemiologia das doenças infecciosas.
Cadernos de Saúde Pública, 13(4):585-93.
SKABA, D.A.; CARVALHO, M.S.; BARCELLOS, C. et al. 2004. Geoprocessamento
dos dados da saúde: o tratamento dos endereços. Cadernos de Saúde Pública,
20(6):1753-1756.
SMITH, G.D. 2005. Equal, but different? Ecological, individual and instrumental
approaches to understanding determinants of health. International Journal of
Epidemiology, 34(6):1179-80.
SOUZA, W.V. 1998. O uso de informações sócio-econômicas na construção de
indicadores de situação coletiva de risco para a ocorrência da Tuberculose em
Olinda, estado de Pernambuco. Dissertação de Mestrado – Centro de Pesquisas
Aggeu Magalhães/FIOCRUZ. Recife.
SOUZA, W.V.; BARCELLOS, C.C.; BRITO, A.M. et al. 2001. Aplicação de modelo
bayesiano empírico na análise espacial da ocorrência de hanseníase. Revista de
Saúde Pública, 35(5):474-80.
=========================================== 106
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
SOUZA, W.V.; ALBUQUERQUE, M.F.M.; BARCELLOS, C.C. et al. 2005.
Tuberculose no Brasil: construção de um sistema de vigilância de base territorial.
Revista de Saúde Pública, 39(1):82-9.
SPOSATI, A., coordenadora. 1996. Mapa da exclusão/inclusão social da cidade
de São Paulo. São Paulo: Educ; 1996.
SUDRE, P.; TEN DAM, G.; KOCHI, A. 1992. Tuberculosis: a global overview of the
situation today. Bulletin of the World Health Organanization, 70(2):149-59.
SUSSER, M. 1994a. The logic in ecological: I. The logic of analysis. American
Journal of Public Health, 84(5):825-9. Erratum in: American Journal of Public
Health 1995 Aug;85(8 Pt 1):1063.
SUSSER, M. 1994b. The logic in ecological: II. The logic of design. American
Journal of Public Health, 84(5):830-5.
SZWARCWALD, C.L.; BASTOS, F.I.; BARCELLOS, C. et al. 2001. Dinâmica da
epidemia de AIDS no Município do Rio de Janeiro, no período de 1988-1996: uma
aplicação de análise estatística espaço-temporal. Cadernos de Saúde Pública,
17(5): 1123-40.
TEIXEIRA, G.M. 2004. Aprofundar o conhecimento espacial da tuberculose para
melhor combatê-la. Boletim de Pneumologia Sanitária, 12(3):141-3.
van Helden, P.D. 2003. The economic divide and tuberculosis. Tuberculosis is not
just a medical problem, but also a problem of social inequality and poverty. EMBO
Reports, 4 Spec No:S24-8.
VICENTIN, G.; SANTO, A.H.; CARVALHO, M.S. 2002. Mortalidade por tuberculose e
indicadores sociais no município do Rio de Janeiro. Ciência & Saúde Coletiva,
7(2):253-63.
=========================================== 107
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
WERNECK, G.L.; COSTA, C.H.N. 2005. Utilização de dados censitários em
substituição a informações socioeconômicas obtidas no nível individual: uma
avaliação empírica. Epidemiologia e Serviços de Saúde, 14 (3): 153-60.
WHO (World Health Organization). 1993. Tb: a Global Emergency. World Health,
46(4) jul-aug.
WHO (World Health Organization). 2001. The Global Plan to Stop Tuberculosis.
Geneva, World Health Organization, (WHO/CDS/STB/2001.16)
WHO (World Health Organization). 2003. Treatment of Tuberculosis: guidelines
for national programmes. 3. ed. Geneva, World Health Organization,
(WHO/CDS/TB/2003.313)
WHO (World Health Organization). 2006a. Fact Sheet N° 104 - Tuberculosis.
Disponível on-line: <http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs104/en/>. Acessada
em: 13/09/2006.
WHO (World Health Organization). 2006b. WHO REPORT 2006 - Global
Tuberculosis Control - Surveillance, Planning, Financing. Geneva, World Health
Organization, (WHO/HTM/TB/2006.362)
XIMENES, R.A.A.; MARTELLI, C.M.T.; SOUZA, W.V. et al. 1999. Vigilância de
doenças endêmicas em áreas urbanas: a interface entre mapas de setores
censitários e indicadores de morbidade. Cadernos de Saúde Pública, 15(1):53-62.
=========================================== 108
ANEXOS
ANEXOS
8 ANEXOS
8.1 Tabela de Indicadores utilizados no Atlas do Desenvolvimento Humano no
Brasil
NOME LONGO DEFINIÇÃO
Código do Município Código utilizado pelo IBGE para identificação do município
Código da Unidade da Federação Código utilizado pelo IBGE para identificação do estado
Nome do Município Nome do município
Nome da Unidade da Federação Nome da Unidade da Federação
Sigla da Unidade da Federação Sigla da Unidade da Federação
Microrregião Microrregião geográfica do IBGE à que pertence o município, 2000
Mesorregião Mesorregião geográfica do IBGE à que pertence o município, 2000
Altitude Altitude da sede do município, em metros
Latitude Latitude da sede do município, em graus decimais
Longitude Longitude da sede do município, em graus decimais
Ano de instalação do município Ano da publicação oficial da instalação do município
Área Área do município, em km², 2000
Densidade demográfica É a razão entre a população residente total e a área do município (hab/km²), 2000
Esperança de vida ao nascer Número médio de anos que as pessoas viveriam a partir do nascimento
Mortalidade até um ano de idade
Número de crianças que não irão sobreviver ao primeiro ano de vida em cada mil
crianças nascidas vivas
Mortalidade até cinco anos de idade
Probabilidade de morrer entre o nascimento e a idade exata de 5 anos, por 1000
crinças nascidas vivas.
Probabilidade de sobrevivência até 40
anos
Vulnerabilidade à morte numa idade relativamente precoce: a probabilidade de uma
criança recém-nascida viver até aos 40 anos se os padrões das mortalidade
específicas prevalecentes na época do nascimento permanecerem os mesmos ao
longo da vida da criança
Probabilidade de sobrevivência até 60
anos
Vulnerabilidade à morte numa idade relativamente precoce: a probabilidade de uma
criança recém-nascida viver até aos 60 anos se os padrões das mortalidade
específicas prevalecentes na época do nascimento permanecerem os mesmos ao
longo da vida da criança
Taxa de fecundidade total Número médio de filhos que uma mulher teria ao terminar o período reprodutivo
Percentual de crianças entre 4 e 5 anos
na escola
Percentual de crianças nessa faixa etária que freqüentam escola (creche, pré-escola
ou fundamental).
Percentual de crianças de 5 a 6 anos na
escola
Percentual de crianças nessa faixa etária que freqüentam escola (creche, pré-escola
ou fundamental).
Percentual de crianças de 7 a 14 anos
na escola
Percentual de crianças nessa faixa etária que estão freqüentando a escola,
independentemente do grau e série.
Percentual de crianças de 10 a 14 anos
na escola
Percentual de crianças nessa faixa etária que estão freqüentando a escola,
independentemente do grau e série.
Percentual de crianças de 7 a 14 anos
analfabetas
Percentual de crianças nessa faixa etária que não sabem ler nem escrever um
bilhete simples.
Percentual de crianças de 7 a 14 anos
com mais de um ano de atraso escolar
O atraso escolar é obtido pela comparação entre a idade e a série escolar da
criança, através da equação: atraso escolar = [(idade - 7) - número da série
completada]. Espera-se, portanto, que uma criança de oito anos já tenha completado
um ano de estudo.
Percentual de crianças de 7 a 14 anos
que estão freqüentando o curso
fundamental
Percentual de crianças nessa faixa etária que estão freqüentando o curso
fundamental ou cursos não seriados equivalentes, como o supletivo de primeiro grau.
Não inclui classe de alfabetização.
===========================================
110
ANEXOS
NOME LONGO DEFINIÇÃO
Percentual de crianças de 7 a 14 anos
com acesso ao curso fundamental
Percentual de crianças nessa faixa etária que estão freqüentando o curso
fundamental ou já o concluíram. Neste último caso, têm 8 anos completos de estudo
e podem estar freqüentando ou não outro nível escolar.
Percentual de crianças de 10 a 14 anos
analfabetas
Percentual de crianças nessa faixa etária que não sabem ler nem escrever um
bilhete simples.
Percentual de crianças de 10 a 14 anos
com mais de um ano de atraso escolar
O atraso escolar é obtido pela comparação entre a idade e a série escolar da
criança, através da equação: atraso escolar = [(idade - 7) - número da série
completada]. Espera-se, portanto, que uma criança de dez anos já tenha completado
três anos de estudo.
Percentual de crianças de 10 a 14 anos
com menos de quatro anos de estudo
Percentual de crianças nessa faixa etária que ainda não completaram a quarta série
do fundamental.
Percentual de adolescentes de 15 a 17
anos na escola
Percentual de adolescentes nessa faixa etária que estão freqüentando a escola,
independentemente do grau e série.
Percentual de adolescentes de 15 a 17
anos analfabetas
Percentual de adolescentes nessa faixa etária que não sabem ler nem escrever um
bilhete simples.
Percentual de adolescentes de 15 a 17
anos com menos de quatro anos de
estudo
Percentual de adolescentes nessa faixa etária que ainda não completaram a quarta
série do fundamental. Implica que abandonaram a escola ou que apresentam um
grau elevado de atraso escolar.
Percentual de adolescentes de 15 a 17
anos com menos de oito anos de estudo
Percentual de adolescentes nessa faixa etária que ainda não completaram a oitava
série do fundamental. Implica que abandonaram a escola ou que apresentam, no
mínimo, um ano de atraso escolar.
Percentual de adolescentes de 15 a 17
anos que estão freqüentando o segundo
grau
Percentual de adolescentes nessa faixa etária que estão freqüentando o segundo
grau seriado ou cursos não seriados equivalentes, como o supletivo.
Percentual de adolescentes de 15 a 17
anos com acesso ao segundo grau
Percentual de adolescentes nessa faixa etária que estão freqüentando o segundo
grau ou já o concluíram. Neste último caso, têm 11 anos de estudo completos e
podem estar freqüentando ou não outro nível escolar.
Percentual de pessoas de 18 a 24 anos
analfabetas
Percentual de jovens nessa faixa etária que não sabem ler nem escrever um bilhete
simples.
Percentual de pessoas de 18 a 24 anos
com menos de quatro anos de estudo
Percentual de jovens nessa faixa etária que ainda não completaram a quarta série do
fundamental, ou seja, que podem ser classificados como “analfabetos funcionais”.
Percentual de pessoas de 18 a 24 anos
com menos de oito anos de estudo
Percentual de jovens nessa faixa etária que ainda não completaram a oitava série do
fundamental. Implica que abandonaram a escola ou que apresentam um grau
bastante elevado de atraso escolar.
Percentual de pessoas de 18 a 24 anos
com mais de onze anos de estudo
Percentual de jovens nessa faixa etária que completaram pelo menos um ano de
curso universitário.
Percentual de pessoas de 18 a 24 anos
que estão freqüentando curso superior
Percentual de jovens nessa faixa etária que estão freqüentando o curso universitário.
Percentual de pessoas de 18 a 24 com
acesso ao curso superior
Percentual de jovens nessa faixa etária que estão freqüentando o curso universitário
ou já o concluíram.
Percentual de pessoas de 15 anos ou
mais analfabetas
Percentual de pessoas nessa faixa etária que não sabem ler nem escrever um
bilhete simples.
Percentual de pessoas de 15 anos ou
mais com menos de quatro anos de
estudo
Percentual de pessoas nessa faixa etária que não completaram a quarta série do
fundamental, ou seja, que podem ser classificados como “analfabetos funcionais”.
Média de anos de estudo das pessoas
de 25 anos ou mais de idade
Razão entre o somatório do número de anos de estudo completos das pessoas
nessa faixa etária e o total dessas pessoas.
===========================================
111
ANEXOS
NOME LONGO DEFINIÇÃO
Percentual de pessoas de 25 anos ou
mais analfabetas
Percentual de pessoas nessa faixa etária que não sabem ler nem escrever um
bilhete simples.
Percentual de pessoas de 25 anos ou
mais com menos de quatro anos de
estudo
Percentual de pessoas nessa faixa etária que não completaram a quarta série do
fundamental, ou seja, que podem ser classificados como “analfabetos funcionais”.
Percentual de pessoas de 25 anos ou
mais com menos de oito anos de estudo
Percentual de pessoas nessa faixa etária que não completaram a oitava série do
fundamental. Implica que abandonaram a escola ou que apresentam um grau
elevado de atraso escolar.
Percentual de pessoas de 25 anos ou
mais de idade com mais de onze anos
de estudo
Percentual de pessoas nessa faixa etária que completaram pelo menos um ano de
curso universitário.
Percentual de pessoas de 25 anos ou
mais freqüentando curso superior
Percentual de pessoas nessa faixa etária que estão freqüentando o curso
universitário.
Percentual de pessoas de 25 anos e
mais com acesso ao curso superior
Percentual de pessoas nessa faixa etária que estão freqüentando o curso
universitário ou já o concluíram.
Percentual de pessoas que freqüentam o
fundamental em relação à população de
7 a 14 anos
Razão entre o número total de pessoas de todas as faixas etárias que freqüentam o
curso fundamental e a população de 7 a 14 anos. Indicador componente da taxa
bruta de matrícula do IDH-educação.
Percentual de pessoas que freqüentam o
segundo grau em relação à população
de 15 a 17 anos
Razão entre o número total de pessoas de todas as faixas etárias que freqüentam o
segundo grau e a população de 15 a 17 anos. Indicador componente da taxa bruta
de matrícula do IDH-educação.
Percentual de pessoas que freqüentam
curso superior em relação à população
de 18 a 22 anos
Razão entre o número total de pessoas de todas as faixas etárias que freqüentam o
curso superior e a população de 18 a 22 anos. Indicador componente da taxa bruta
de matrícula do IDH-educação.
Percentual de pessoas de 18 a 22 anos
que freqüentam curso superior
Percentual de jovens nessa faixa etária que estão freqüentando o curso universitário.
Percentual de pessoas de 18 a 22 anos
com acesso ao curso superior
Percentual de jovens nessa faixa etária que estão freqüentando o curso universitário
ou já o concluíram.
Renda per Capita
Razão entre o somatório da renda per capita de todos os indivíduos e o número total
desses indivíduos. A renda per capita de cada indivíduo é definida como a razão
entre a soma da renda de todos os membros da família e o número de membros da
mesma. Valores expressos em reais de 1º de agosto de 2000.
Percentual da renda proveniente de
transferências governamentais
Equivale à participação percentual das rendas provenientes de transferências
governamentais (aposentadorias, pensões e programas oficiais de auxílio, como
renda mínima, bolsa-escola e seguro-desemprego, etc) na renda total do município.
Percentual da renda proveniente de
rendimentos do trabalho
Equivale à participação percentual das rendas provenientes do trabalho (principal e
outros) na renda total do município.
Percentual de pessoas com mais de
50% da sua renda proveniente de
transferências governamentais
Percentual de pessoas cuja renda familiar per capita provém, em mais de metade de
seu valor total, de rendimentos de aposentadoria, pensão e programas oficiais de
auxílio. A renda familiar per capita de cada indivíduo é definida como a razão entre a
soma da renda de todos os membros de sua família e o número de membros da
mesma.
Percentual da renda domiciliar
apropriada pelos 20% mais pobres da
população
É a proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos pertencentes ao
quinto mais pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per
capita.
Percentual da renda domiciliar
apropriada pelos 40% mais pobres da
população
É a proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos pertencentes aos
dois quintos mais pobres da distribuição de indivíduos segundo a renda per capita.
===========================================
112
ANEXOS
NOME LONGO DEFINIÇÃO
Percentual da renda domiciliar
apropriada pelos 60% mais pobres da
população
É a proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos pertencentes aos
três quintos mais pobres da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per
capita.
Percentual da renda domiciliar
apropriada pelos 80% mais pobres da
população
É a proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos pertencentes aos
quatro quintos mais pobres da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar
per capita.
Percentual da renda domiciliar
apropriada pelos 20% mais ricos da
população
É a proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos pertencentes ao
quinto mais rico da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita.
Percentual da renda domiciliar
apropriada pelos 10% mais ricos da
população
É a proporção da renda do município apropriada pelos indivíduos pertencentes ao
décimo mais rico da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita.
Renda domiciliar per capita média do 1º
quinto mais pobre
É a média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao quinto mais
pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita.
Renda domiciliar per capita média do 2º
quinto mais pobre
É a média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao segundo
quinto mais pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per
capita.
Renda domiciliar per capita do 3º quinto
mais pobre
É a média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao terceiro
quinto mais pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per
capita.
Renda domiciliar per capita média do 4º
quinto mais pobre
É a média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao quarto
quinto mais pobre da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per
capita.
Renda domiciliar per capita média do
quinto mais rico
É a média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao quinto mais
rico da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita.
Renda domiciliar per capita média do
décimo mais rico
É
a média da renda domiciliar per capita dos indivíduos pertencentes ao décimo mais
rico da distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per capita.
Razão entre a renda média dos 10%
mais ricos e a dos 40% mais pobres
É uma medida do grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos
segundo a renda domiciliar per capita. Compara a renda média dos indivíduos
pertencentes ao décimo mais rico da distribuição com a renda média dos indivíduos
pertencentes aos quatro décimos mais pobres da mesma distribuição.
Razão entre a renda média dos 20%
mais ricos e a dos 40% mais pobres
É uma medida do grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos
segundo a renda domiciliar per capita. Compara a renda média dos indivíduos
pertencentes aos dois décimos mais ricos da distribuição com a renda média dos
indivíduos pertencentes aos quatro décimos mais pobres da mesma distribuição.
Índice de Gini
Mede o grau de desigualdade existente na distribuição de indivíduos segundo a
renda domiciliar per capita. Seu valor varia de 0, quando não há desigualdade (a
renda de todos os indivíduos tem o mesmo valor), a 1, quando a desigualdade é
máxima (apenas um indivíduo detém toda a renda da sociedade e a renda de todos
os outros indivíduos é nula).
Índice L de Theil
Mede a desigualdade na distribuição de indivíduos segundo a renda domiciliar per
capita. É o logaritmo da razão entre as médias aritmética e geométrica das rendas
individuais, sendo nulo quando não existir desigualdade de renda entre os indivíduos
e tendente ao infinito quando a desigualdade tender ao máximo. Para seu cálculo,
excluem-se do universo os indivíduos com renda domiciliar per capita nula.
Percentual de pessoas com renda
domiciliar per capita abaixo de R$37,75
Proporção dos indivíduos com renda domiciliar per capita inferior a R$37,75,
equivalentes a 1/4 do salário mínimo vigente em agosto de 2000. O universo de
indivíduos é limitado àqueles que são membros que vivem em domicílios particulares
permanentes.
Percentual de pessoas com renda
domiciliar per capita abaixo de R$75,50
Proporção dos indivíduos com renda domiciliar per capita inferior a R$75,50,
equivalentes a 1/2 do salário mínimo vigente em agosto de 2000. O universo de
indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios particulares permanentes.
Percentual crianças em domicílios com
renda per capita menor que R$37,75
Proporção dos indivíduos com idade de zero a 14 anos que têm renda domiciliar per
capita inferior à linha de pobreza de R$37,75 (1/4 do salário mínimo de agosto de
2000). O universo desses indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios
particulares permanentes.
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113
ANEXOS
NOME LONGO DEFINIÇÃO
Percentual crianças em domicílios com
renda per capita menor que R$75,50
Proporção dos indivíduos com idade de zero a 14 anos que têm renda domiciliar per
capita inferior à linha de pobreza de R$75,50 (1/2 salário mínimo de agosto de 2000).
O universo desses indivíduos é limitado àqueles que vivem em domicílios
particulares.
Intensidade da pobreza: linha de
R$37,75
Distância que separa a renda domiciliar per capita média dos indivíduos pobres (ou
seja, dos indivíduos com renda domiciliar per capita inferior à linha de pobreza de R$
37,75) do valor da linha de pobreza, medida em termos de percentual do valor dessa
linha de pobreza.
Intensidade da pobreza: linha de
R$75,50
Distância que separa a renda domiciliar per capita média dos indivíduos pobres (ou
seja, dos indivíduos com renda domiciliar per capita inferior à linha de pobreza de R$
75,50) do valor da linha de pobreza, medida em termos de percentual do valor dessa
linha de pobreza.
Percentual de pessoas com 65 anos ou
mais de idade morando sozinhas
Percentual de pessoas com 65 anos ou mais de idade que vivem sozinhas em
domicílio particular permanente.
Percentual de pessoas que vivem em
famílias com razão de dependência
maior que 75%
Percentual de pessoas que vivem em famílias nas quais a razão entre o número de
seus membros com idade de até 14 anos e de 65 anos ou mais e o dos com idade
entre 15 e 64 anos é maior que 0,75.
Percentual mulheres chefes de família,
sem cônjuge e com filhos menores de 15
anos
Percentual mulheres chefes de família, sem cônjuge e com filhos menores de 15
anos em casa.
Percentual de crinças do sexo feminino
entre 10 e 14 anos com filhos
Percentual de crinças do sexo feminino entre 10 e 14 anos de idade que tiveram
filhos (estando os mesmos vivos ou não).
Percentual de adolescentes do sexo
feminino entre 15 a 17 anos com filhos
Percentual de adolescentes do sexo feminino entre 15 a 17 anos de idade que
tiveram filhos (estando os mesmos vivos ou não).
Percentual de crianças de 10 a 14 anos
que trabalham
Percentual de crianças nessa faixa etária que trabalharam em todos ou em parte dos
últimos 12 meses (1991) ou na última semana de julho (2000). Considera-se o
trabalho remunerado ou não (ajuda a membros da família, aprendiz, estagiário) e
também o trabalho na produção para consumo próprio.
Percentual de crianças de 4 a 5 anos
fora da escola
Percentual de crianças nessa faixa etária que não freqüentam a escola. Somente
para 2000.
Percentual de crianças de 5 a 6 anos
fora da escola
Percentual de crianças nessa faixa etária que não freqüentam a escola.
Percentual de crianças de 7 a 14 anos
fora da escola
Percentual de crianças nessa faixa etária que não freqüentam a escola.
Percentual de crianças de 10 a 14 anos
fora da escola
Percentual de crianças nessa faixa etária que não freqüentam a escola.
Percentual de adolescentes de 15 a 17
anos fora da escola
Percentual de adolescentes nessa faixa etária que não freqüentam a escola.
Percentual de enfermeiros residentes
com curso superior
Razão entre o total de pessoas residentes no município que exercem a profissão de
enfermeiro e que têm curso superior e o total das pessoas residentes no município
que exercem esta profissão vezes cem.
Número de médicos residentes por mil
habitantes
Razão entre o total de médicos residentes no município e o total de habitantes do
mesmo, vezes mil. Incluem-se os acadêmicos de hospital (médicos residentes).
Percentual de professores do
fundamental residentescom curso
superior
Razão entre o total de pessoas residentes no município que exercem a profissão de
professor de curso fundamental e que têm curso superior e o total das pessoas
residentes no município que exercem esta profissão, vezes cem.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com água encanada
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com água canalizada para um ou
mais cômodos, proveniente de rede geral, de poço, de nascente ou de reservatório
abastecido por água das chuvas ou carro-pipa.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com banheiro e água
encanada
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com água encanada em pelo menos
um de seus cômodos e com banheiro, definido como cômodo que dispõe de chuveiro
ou banheira e aparelho sanitário. Os valores em branco referem-se àqueles
domicílios que não tinham água encanada.
===========================================
114
ANEXOS
NOME LONGO DEFINIÇÃO
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios urbanos com serviço de coleta
de lixo
Percentual de pessoas que vivem em domicílios em que a coleta de lixo é realizada
diretamente por empresa pública ou privada, ou em que o lixo é depositado em
caçamba, tanque ou depósito fora do domicílio, para posterior coleta pela prestadora
do serviço. São considerados apenas os domicílios localizados em área urbana.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com energia elétrica
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com iluminação elétrica, proveniente
ou não de uma rede geral, com ou sem medidor.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com energia elétrica e TV
Percentual de pessoas que vivem em domicílios energia elétrica e aparelho de
televisão a cores ou preto e branco, desde que esteja em condições de uso. Os
valores em branco referem-se àqueles domicílios que não tinham energia elétrica.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com telefone
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com linha convencional de telefone
instalada, própria, alugada ou ramal. Não inclui telefone celular.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com carro
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com automóvel de passeio ou
veículo utilitário, utilizados para passeio ou locomoção dos membros da família para
o trabalho. Veículos utilizados para desempenho profissional (táxis, vendas) são
considerados desde que sejam também utilizados para passeio ou locomoção da
família.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com energia elétrica e
geladeira
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com energia elétrica e com
geladeira ou freezer em condições de uso. Os valores em branco referem-se àqueles
domicílios que não tinham energia elétrica.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com pelo menos 3 dos bens
anteriores
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com automóvel de passeio ou
veículo utilitário, utilizados para passeio ou locomoção dos membros da família para
o trabalho. Veículos utilizados para desempenho profissional (táxis, vendas) são
considerados desde que sejam também utilizados para passeio ou locomoção da
família.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com computador
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com qualquer tipo de computador,
desde que em condições de uso. Este quesito somente pode ser apurado para 2000,
uma vez que em 1991 não constava do questionário do Censo.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios subnormais
Percentual de pessoas que vivem em domicílios localizados em aglomerados
subnormais. O que caracteriza um aglomerado subnormal é a ocupação
desordenada e, quando de sua implementação, não haver a posse da terra ou o
título de propriedade. É também designado por “assentamento informal”, como por
exemplo mocambo, alagado, barranco de rio, etc.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios com densidade acima de 2
pessoas por dormitório
Percentual de pessoas que vivem em domicílios com densidade superior a 2. A
densidade do domicílio é dada pela razão entre o total de moradores do domicílio e o
número total de cômodos do mesmo, excluídos o(s) banheiro(s) e mais um cômodo,
destinado à cozinha.
Percentual de pessoas que vivem em
domicílios e terreno próprios e quitados
Percentual de pessoas que vivem em domicílios que, juntamente com os terrenos
onde se localizam, são de propriedade, total ou parcial, de um dos moradores e já
estão integralmente pagos. No caso de apartamentos, considera-se a fração do
terreno.
População total População residente total
População rural População total residente na área rural
População urbana População total residente na área urbana
População até 1 ano de idade População residente nessa faixa etária
População de 1 a 3 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 4 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 5 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 6 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 7 a 9 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 10 a 14 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 15 a 17 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 18 a 22 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 23 a 24 anos de idade População residente nessa faixa etária
População de 15 anos ou mais de idade População residente nessa faixa etária
População de 25 anos ou mais de idade População residente nessa faixa etária
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115
ANEXOS
NOME LONGO DEFINIÇÃO
População de 65 anos ou mais de idade População residente nessa faixa etária
População total exceto residentes em
domicílios coletivos
População residente em domicílios particulares. Exclui os residentes em domicílios
coletivos, como pensões, hotéis, prisões, quartéis, hospitais.
População total exceto residentes em
domicílios coletivos e com renda nula
Refere-se à população residente em domicílios particulares, excetuando-se as
pessoas com renda familiar per capita nula e as residentes em domicílios coletivos,
como pensões, hotéis, prisões, quartéis, hospitais.
Mulheres de 10 a 14 anos de idade População feminina residente nessa faixa etária
Mulheres de 15 a 17 anos de idade População feminina residente nessa faixa etária
Mulheres de 15 anos ou mais de idade População feminina residente nessa faixa etária
Mulheres de 25 anos ou mais de idade População feminina residente nessa faixa etária
Pessoas em domicílios particulares
exceto domésticas, pensionistas e com
renda missing
Populção residente em domicílios particulares exceto as empregadas domésticas,
pensionistas e pessoas com renda missing.
Índice de Desenvolvimento Humano
Municipal
É obtido pela média aritmética simples de três sub-índices, referentes às dimensões
Longevidade (IDH-Longevidade), Educação (IDH-Educação) e Renda (IDH-Renda).
Índice de Desenvolvimento Humano
Municipal-Renda
Sub-índice do IDH relativo à dimensão Renda. É obtido a partir do indicador renda
per capita média, através da fórmula: [ln (valor observado do indicador) - ln (limite
inferior)] / [ln (limite superior) - ln (limite inferior)], onde os limites inferior e superior
são equivalentes a R$3,90 e R$1560,17, respectivamente. Estes limites
correspondem aos valores anuais de PIB per capita de US$ 100 ppp e US$ 40000
ppp, utilizados pelo PNUD no cálculo do IDH-Renda dos países, convertidos a
valores de renda per capita mensal em reais através de sua multiplicacão pelo fator
(R$297/US$7625ppp), que é a relacão entre a renda per capita média mensal (em
reais) e o PIB per capita anual (em dólares ppp) do Brasil em 2000.
Índice de Desenvolvimento Humano
Municipal-Longevidade
Sub-índice do IDH relativo à dimensão Longevidade. É obtido a partir do indicador
esperança de vida ao nascer, através da fórmula: (valor observado do indicador -
limite inferior) / (limite superior - limite inferior), onde os limites inferior e superior são
equivalentes a 25 e 85 anos, respectivamente.
Índice de Desenvolvimento Humano
Municipal-Educação
Sub-índice do IDH relativo à Educação. Obtido a partir da taxa de alfabetização e da
taxa bruta de freqüência à escola, convertidas em índices por: (valor observado -
limite inferior) / (limite superior - limite inferior), com limites inferior e superior de 0% e
100%. O IDH-Educação é à média desses 2 índices, com peso 2 para o da taxa de
alfabetização e peso 1 para o da taxa bruta de freqüência.
Taxa bruta de freqüência à escola
Indicador componente do IDH-Educação, no qual entra com peso de 1/3. A taxa
bruta de matrícula é a razão entre o número total de pessoas de todas as faixas
etárias que freqüentam o fundmental, o segundo grau e o nível superior e a
população de 7 a 22 anos.
Taxa de alfabetização
Indicador componente do IDH-Educação, no qual entra com peso de 2/3. É o
percentual da pessoas acima de 15 anos de idade que são alfabetizados, ou seja,
que sabem ler e escrever pelo menos um bilhete simples.
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