Aglomerados ativos de COVID-19 em Santa Catarina, Brasil, e tendência de mobilidade dos locais de trabalho

Active COVID-19 clusters in Santa Catarina, Brazil, and workplace mobility trends

Aglomerados activos de COVID-19 en Santa Catarina, Brasil, y tendencia de movilidad en lugares de trabajo

Ivan Merêncio Gecielli Martins Monteiro Carlos Antônio Oliveira Vieira Sobre os autores

Resumo:

A aplicação da análise espacial destinada ao estudo de dados epidemiológicos humanos se tornou notória nas últimas duas décadas. Nesse sentido, este artigo aborda a estatística scan para a detecção de clusters espaço-temporais de casos da COVID-19 em Santa Catarina, Brasil. O objetivo é aplicar a estatística scan para a identificação de agrupamentos ativos, determinando sua localização, dimensão e ordem (prioridade). A organização da base descritiva abrangeu os casos de COVID-19 entre 1º de março e 31 de agosto de 2020, disponíveis no Portal de Dados Abertos do Estado de Santa Catarina. A base vetorial dos limites municipais e mesorregiões catarinenses, e as populações estimadas para 2020 foram obtidas no site do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A covariável tendência de mobilidade dos locais de trabalho foi obtida no documento COVID-19: Relatório de Mobilidade da Comunidade do Google. Para a execução da estatística, considerou-se o modelo discreto de Poisson, apoiado na abordagem prospectiva. No resultado do trabalho, evidenciou-se a capacidade do procedimento para delimitação dos clusters, o qual identificou 17 clusters ativos com a variável resposta e 18 ativos após a inclusão da covariável, distribuídos em todo estado, predominantes no litoral e no Oeste Catarinense. O cluster primário localizou-se no Sul Catarinense. A covariável tendência de mobilidade dos locais de trabalho influenciou moderadamente em 38,89% dos aglomerados. O método foi eficiente para a compreensão da distribuição espacial da epidemia. Isso caracteriza a estatística scan como uma ferramenta de apoio a execução de ações a serem tomadas por gestores, priorizando áreas mais afetadas pela doença.

Palavras-chave:
Coronavirus; Geografia Médica; Análise Espaço-Temporal

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