Moradores de bairros como Parelheiros ou Capão Redondo, ambos situados nas franjas da capital paulista, correram, em média, 50% mais risco de morrer de covid-19 entre os meses de março e junho do que os paulistanos que residem em vizinhanças centrais e de alto nível socioeconômico, como Vila Mariana ou Moema.

A análise, baseada em dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde, foi feita com apoio da FAPESP por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP). Os resultados foram divulgados na plataforma arXiv, em artigo ainda não revisado por pares.

“A diferença no risco de morrer entre os bairros paulistanos de menor e maior nível socioeconômico pode chegar a 66% no período analisado caso sejam incluídos na conta os óbitos suspeitos, muitas vezes não confirmados por falta de testes”, diz à Agência FAPESP Francisco Chiaravalloti-Neto, professor da Faculdade de Saúde Pública (FSP-USP) e coordenador da pesquisa.

Como levantamentos anteriores já sugeriam, o padrão de mortalidade observado no estudo da FSP-USP foi se modificando com o passar dos meses. Até meados de abril, o risco de morrer por complicações causadas pelo novo coronavírus era maior nos bairros paulistanos centrais e de maior poder aquisitivo. A tendência se inverte na semana epidemiológica de número 16 – de 12 a 18 de abril – e, a partir desse momento, ter um bom nível socioeconômico passou a ser um fator de proteção contra a doença.

“Nossa análise indicou ainda que os óbitos por COVID-19 na cidade de São Paulo atingiram o pico na semana epidemiológica de número 20, entre 10 e 16 de maio. Depois disso é possível observar uma tendência de estabilização, que ainda não sabemos se vai se manter”, afirma Chiaravalloti-Neto.

Metodologia

Para chegar às conclusões descritas no artigo, os pesquisadores correlacionaram os registros de óbitos por COVID-19 – confirmados e suspeitos – com informações sobre o nível socioeconômico do local de moradia. Foram analisados os dados do SIM extraídos da base TabNet, da Prefeitura Municipal de São Paulo (PMSP), e os solicitados por meio do Sistema Eletrônico de Informação ao Cidadão (e-SIC), também da PMSP.

“Embora menos atualizado, o e-SIC nos forneceu dados com informação sobre as áreas de ponderação do IBGE [Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística] onde residiam os óbitos. Então correlacionamos a mortalidade por COVID-19 com as informações das áreas de ponderação do IBGE, que congregam setores censitários contíguos e trazem dados sobre escolaridade e renda, entre outros”, explica Chiaravalloti-Neto.

No estudo, o nível socioeconômico de cada local da cidade foi definido com base no Índice Geográfico do Contexto Socioeconômico para Estudos Sociais e Saúde (GeoSES), desenvolvido pela geógrafa Ligia Vizeu Barrozo, professora da USP e coautora do artigo. O indicador, que leva em conta variáveis como renda, escolaridade, riqueza e grau de segregação, varia de -1 (nível socioeconômico mais baixo) a 1 (nível socioeconômico mais alto).

“Observamos que o risco de morrer aumentou com maior intensidade nas áreas periféricas da cidade com o passar das semanas. Em todo o período analisado, vimos que o aumento de uma unidade no índice GeoSES [de -1 para 0, por exemplo] representou uma redução de 25% no risco de morrer por COVID-19 quando considerados os óbitos confirmados. Se incluirmos os óbitos suspeitos a redução foi de 33%”, conta o pesquisador. Seguindo o mesmo raciocínio, a redução seria, respectivamente, de 50% e 66% com a variação de duas unidades no índice GeoSES, ou seja, quando se passa de um extremo ao outro do indicador.

“Esse tipo de análise, que mostra a evolução da mortalidade semana a semana, pode indicar para o gestor público onde é preciso investir mais para combater a doença. Também revela áreas em que há excesso de óbitos suspeitos e, portanto, possíveis barreiras relacionadas ao controle da epidemia, como falta de acesso a testes diagnósticos, dificuldade de obter orientações e recursos para proteção individual e coletiva e menor acesso à internação e ao tratamento. O estudo enfatiza a necessidade de reconhecimento e enfrentamento da estreita relação entre os determinantes sociais e as condições de vida com o risco de morrer”, avalia Chiaravalloti-Neto.

O artigo Spatiotemporal dynamic of COVID-19 mortality in the city of São Paulo, Brazil: shifting the high risk from the best to the worst socio-economic conditions pode ser lido em https://arxiv.org/abs/2008.02322.