Resumo
O projeto de pesquisa aborda a relevância da análise do excesso de mortalidade durante a pandemia de covid-19, destacando a importância de compreender não apenas os óbitos diretos causados pela doença, como também os efeitos indiretos. A pesquisa se fundamenta na necessidade de analisar as desigualdades sociais, regionais e políticas para o enfrentamento de futuras crises de saúde pública, adaptada às particularidades de cada região. Aborda a pandemia de Covid-19 como um evento global com impactos desiguais. Considera as regiões metropolitanas brasileiras como espaços de concentração de poder político, econômico e de desigualdades sociais. Tem como fontes o Sistema de Informações de Mortalidade (SIM), o Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil e o Censo do IBGE, buscando levantar dados relevantes no contexto da pandemia e contribuir para a análise da situação de saúde da população. O projeto tem por objetivo analisar o excesso de mortalidade por causas naturais durante a pandemia de Covid-19 nos anos de 2020 e 2021 em dez regiões metropolitanas brasileiras (Manaus, Belém, Fortaleza, Recife, Rio de Janeiro, São Paulo, Curitiba, Porto Alegre, Cuiabá e Goiânia), buscando identificar possíveis associações entre o excesso de mortalidade e as condições de vida da população residente por e entre as regiões metropolitanas selecionadas. A metodologia consiste em um estudo ecológico com análise de dados, com destaque para o modelo de árvore de regressão para identificar as variáveis mais relevantes para descrever o problema. Os resultados esperados incluem a estimativa do excesso de óbitos por causas naturais em cada região metropolitana analisada nos anos de 2020 e 2021, considerando variáveis como causa de morte, faixa etária, sexo, raça/cor e local de ocorrência. Além disso, espera-se comparar o excesso de óbitos devido à Covid-19 com o excesso não relacionado à Covid-19 em cada região, entre regiões metropolitanas e entre os anos estudados. A pesquisa também visa comparar o desempenho preditivo de modelos baseados em árvores de regressão, selecionando o modelo com maior acurácia. Por fim, espera-se identificar as principais variáveis preditivas para o excesso de mortalidade durante a pandemia, contribuindo para o conhecimento sobre os impactos da Covid-19 nas regiões metropolitanas brasileiras e para o planejamento de ações e políticas de saúde mais eficazes.
Aluna: Aline de Macedo Rodrigues
Orientador: Marcel de Moraes Pedroso (PPGICS/Icict/Fiocruz)
Banca:
Titulares
Renata de Saldanha da Gama Gracie Carrijo (PPGICS/Icict/Fiocruz)
Mônica Avelar Figueiredo Mafra Magalhães (PPGSP/Ensp/Fiocruz)
Suplente
Ricardo Antunes Dantas de Oliveira (PPGICS/Icict/Fiocruz)