Geospatial distribution and risk factors of COVID-19 in a low-density municipality in Minas Gerais, Brazil.

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dc.contributorEDUARDO DAVID SOARES DA SILVA, UNIVERSIDADE PRESIDENTE ANTÔNIO CARLOS
dc.contributorLUZIVALDA DUARTE DO COUTO, HOSPITAL MISERICÓRDIA DE SANTOS DUMONT
dc.contributorODINÉIA AMORIM, DEPARTAMENTO DE VIGILÂNCIA SANITÁRIA DE SANTOS DUMONT
dc.contributorLUCIANA MARIA RIBEIRO ANTINARELLI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA
dc.contributorIGOR ROSA MEURER, HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA
dc.contributorARIPUANÃ SAKURADA ARANHA WATANABE, UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA
dc.contributorMARCIO ROBERTO SILVA, CNPGL
dc.contributorRICARDO JOSÉ DE PAULA SOUZA E GUIMARÃES, INSTITUTO EVANDRO CHAGAS
dc.contributorELAINE SOARES COIMBRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA.
dc.creatorSILVA, E. D. S. da
dc.creatorCOUTO, L. D. do
dc.creatorAMORIM, O.
dc.creatorANTINARELLI, L. M. R.
dc.creatorMEURER, I. R.
dc.creatorWATANABE, A. S. A.
dc.creatorSILVA, M. R.
dc.creatorGUIMARÃES, R. J. de P. S. e
dc.creatorCOIMBRA, E. S.
dc.date2024-10-24T11:53:51Z
dc.date2024-10-24T11:53:51Z
dc.date2024-10-24
dc.date2024
dc.date.accessioned2026-07-07T03:57:29Z
dc.descriptionABSTRACT- Introduction: The human population has faced several pandemics throughout history, with the most recent being COVID-19. Studies on COVID-19 in Brazil, in general, have primarily focused on the country as a whole or on large urban centers. However, prevention measures should also consider smaller municipalities, as the disease has significantly affected these areas as well. Objective: To evaluate the geospatial distribution and risk factors associated with SARS-CoV-2 infection in residents of a lowpopulation-density municipality in the state of Minas Gerais, Brazil. Material and Methods: This retrospective cross-sectional study collected data from COVID-19 notification forms recorded by the Municipal Health Surveillance in Santos Dumont, Minas Gerais, Brazil, from March 2020 to July 2021. Variables associated with SARS-CoV-2 infections were evaluated using explanatory univariate and multivariate logistic regression models. The occurrence of possible spatial clusters among the reported COVID-19 cases in the municipality was assessed using Kernel Density Estimation (KDE) and Spatial Scan analyses. The main variables explored as explanatory for SARS-CoV-2 infections were race/ethnicity, gender, and health-related occupations. Results: Out of 8,271 individuals with suspected COVID-19 in Santos Dumont, 55% (4,595) declared themselves as residents of the municipality. Among these, 4,093 had complete records for spatial analysis, with 1,274 (31%) testing positive for SARS-CoV-2. The choropleth map revealed that infections were concentrated in the central region of the municipality. Univariate analysis showed no statistically significant differences in infection rates based on gender or race/color. However, multivariate analysis indicated that non-health professionals had a significantly higher risk of SARS-CoV-2 infection (OR 2.042; 95% CI 1.41-2.94). Conclusion: The central, denser area of the municipality was more susceptible to SARS-CoV-2 transmission. Additionally, non-health professionals faced higher risks of infection. These findings can serve as tools for the development of public health policies to control future pandemics. RESUMO- Introdução: A população humana enfrentou várias pandemias ao longo da história, sendo a mais recente a COVID-19. Estudos sobre a COVID-19 no Brasil têm, na sua grande maioria, se concentrado principalmente no país como um todo ou em grandes centros urbanos. No entanto, as medidas de prevenção também devem considerar municípios menores, uma vez que a doença também afetou significativamente essas áreas. Objetivo: Avaliar a distribuição geoespacial e os fatores de risco associados à infecção por SARS-CoV-2 em residentes de um município de baixa densidade populacional no estado de Minas Gerais, Brasil. Material e Métodos: Este estudo retrospectivo e transversal coletou dados dos formulários de notificação de COVID-19 registrados pela Vigilância em Saúde do Município de Santos Dumont, Minas Gerais, Brasil, de março de 2020 a julho de 2021. Foram avaliadas variáveis associadas a infecções por SARS-CoV-2 por modelos explicativos de regressão logística uni e multivariados. Também avaliou a ocorrência de possíveis aglomerados espaciais entre os casos notificados de COVID-19 no município, usando a estimativa de densidade de Kernel (EDK) e a varredura espacial (Scan). As principais variáveis exploradas como explicativas para as infecções por SARS-CoV-2 foram raça/etnia, gênero e ocupações relacionadas à saúde. Resultados: Dos 8.271 indivíduos com suspeita de COVID-19 em Santos Dumont, 55% (4.595) declararam como residentes do município. Dentre estes, 4.093 apresentaram a ficha completa quanto aos dados para análise espacial; sendo 1.274 (31) positivos para SARS-CoV-2. O mapa coroplético revelou que a infecção estava concentrada na região central do município. A análise univariada não mostrou diferenças estatisticamente significativas nas taxas de infecção com base no gênero ou na raça/cor dos indivíduos. No entanto, a análise multivariada indicou que não profissionais de saúde tinham um risco significativamente maior de infecção por SARS-CoV-2 (OR 2,042; IC 95% 1,41-2,94). Conclusão: A área central e mais densa do município foi mais suscetível à transmissão de SARS-CoV-2. Além disso, profissionais que não eram da área da saúde enfrentaram maiores riscos de infecção. Esses achados podem servir como ferramentas para o desenvolvimento de políticas de saúde pública no controle de futuras pandemias.
dc.identifierHU Revista, v. 50, p. 1-9, 2024.
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1168430
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/448526
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectSARS-CoV-2
dc.subjectGeographic mapping
dc.subjectDistribuição geoespacial
dc.subjectSaúde
dc.subjectEpidemia
dc.subjectRisk factors
dc.subjectPopulation density
dc.subjectEpidemiology
dc.subjectCities
dc.titleGeospatial distribution and risk factors of COVID-19 in a low-density municipality in Minas Gerais, Brazil.
dc.typeArtigo de periódico

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