Uma abordagem multidimensional do adoecimento por COVID-19 em uma comunidade carente do Rio de Janeiro, 2020-2021 / Multidimensional approach to illness caused by COVID-19 in a poor community in Rio de Janeiro, 2020-2021

A COVID-19 é uma doença que se caracteriza por uma Síndrome Gripal, tendo principais sintomas, febre, tosse, falta de ar e coriza. A secreção respiratória infectada é uma das principais características de transmissibilidade que aumenta o risco de infecção em locais de aglomerado e em populações vulneráveis, como o caso das favelas. Descrever a distribuição espacial dos casos de COVID-19 entre 16 de março 2020 a 06 de outubro de 2021 e identificar um conjunto de sintomas que possam predizer a doença. Estudo do tipo transversal descritivo exploratório. Foram calculadas a densidade demográfica, o percentual de pessoas dependentes de ajuda financeira governamental e as taxas de incidência das sub-regiões e taxas por sexo e faixa etária. Para descrever a distribuição espacial dos casos de COVID-19 foram construídos mapas de pontos, de Kernel, e mapas clorolépticos das taxas de incidência. Para investigar o conjunto de sintomas preditivos da COVID-19 foi usado a Análise Comparativa Qualitativa (QCA) usando Conjuntos Fuzzy (fsQCA). Detectou-se aglomerados espaciais de casos a oeste, centro-norte e centro-sul de Manguinhos. Altas taxas de incidência foram observadas nas sub-regiões do centro-norte, centro-sul e sudoeste. Nas sub-regiões de alta incidência, o percentual de pessoas dependentes de ajuda financeira governamental variou entre 13% e 21%. Quanto aos resultados da QCA, o termo "perda de paladar ou olfato combinado a ausência de dor de cabeça" apresentou o maior grau de associação com o resultado positivo (consistência = 0,81). O termo solução "ausência de perda de paladar ou olfato combinada com ausência de febre" apresentou o maior grau de associação (consistência= 0,79) e é o que proporcionalmente melhor explica o resultado negativo. As sub-regiões com maior aglomeração de casos no território de Manguinhos coincidem com as regiões com maiores taxas de incidência, mas não com as regiões mais pobres do território. A explicação dos desfechos "ser um caso positivo" e "não ser um caso positivo", podem ser úteis para o diagnóstico clínico presuntivo de COVID-19 em cenários em que o acesso a testes diagnósticos não está disponível, além disto, a técnica utilizada consiste em um método inovador em problemas complexos em Saúde Pública, o fsQCA. (AU)

COVID-19 is a disease characterized by a flu syndrome, with the main symptoms of fever, cough, shortness of breath, runny nose. Infected respiratory secretion is one of the main characteristics of transmissibility that increases the risk of infection in crowded places and in vulnerable populations such as slums. To describe the spatial distribution of COVID-19 cases between March 16, 2020 and October 6, 2021 and identify a set of symptoms that may be predictive of SARS-CoV-2 cases in the period from 09/17/2020 to 05/05/2021 in the territory of Manguinhos in the municipality of Rio de Janeiro. Methods: Cross-sectional descriptive exploratory study. For the first objective, the technique of spatial analysis was used using dot maps and Kernel, with the incidence rates calculated by sex, age and sub-regions. In the second objective, Qualitative Comparative Analysis (QCA) using Fuzzy Sets (fsQCA) was used to explain the outcomes "being a positive case" and "not being a positive case". Clusters of cases were detected in the west, north-central and south-central regions of Manguinhos. High incidence rates were also observed in the north-central, south-central and southwest subregions. In the high-incidence subregions, the percentage of people dependent on government financial aid varied between 13% and 21%. The term solution "loss of taste or smell and no headache" showed the highest degree of association with the positive result (consistency = 0.81). The term solution "absence of loss of taste or smell combined with absence of fever" showed the highest degree of association (consistency = 0.79) and is what proportionately best explains the negative result. The sub-regions with the highest concentration of cases in the territory of Manguinhos coincide with the regions with the highest incidence rates, but not with the poorest regions of the territory. The explanation of the outcomes "being a positive case" and "not being a positive case", may be useful for the presumptive clinical diagnosis of COVID-19 in scenarios where access to diagnostic tests is not available, in addition, the technique used consists of an innovative method for complex problems in Public Health, the fsQCA. (AU)

Characterization of COVID-19 cases in a poor community in Rio de Janeiro/Brazil focusing on the agglomeration-poverty dichotomy / Caracterização dos casos de COVID-19 em uma comunidade carente no Rio de Janeiro/Brasil com foco na dicotomia aglomeração-pobreza

Abstract This study aims to characterize the morbidity of COVID-19 in the year 2020 by identifying the most vulnerable areas and areas of clustering of cases in a favela from Rio de Janeiro/Brazil known as Manguinhos. This is a cross-sectional descriptive study performed from March 16, 2020, to August 12, 2020. We described the sociodemographic profile of the cases and performed spatial analysis using point and Kernel maps. Incidence rates were calculated by sex, age, and sub-regions. The incidence rate was 202/10,000. We detected clusters of cases west, central-north, and central-south of Manguinhos. High incidence rates were observed also in sub-regions of central-north, central-south, and southwest. In the sub-regions with high incidence, the percentage of people depending on financial governmental aid ranged between 13% and 21%. The sub-regions with the highest agglomeration of cases in the territory of Manguinhos coincide with the regions with the highest incidence rates, but not with the poorest regions of the territory.

Resumo O objetivo deste estudo é caracterizar a morbidade da COVID-19 no ano de 2020, identificando as áreas mais vulneráveis e áreas de aglomeração de casos em uma favela do Rio de Janeiro/Brasil conhecida como Manguinhos. Trata-se de um estudo descritivo transversal realizado de 16 de março a 12 de agosto de 2020. Descrevemos o perfil sociodemográfico dos casos e fizemos análise espacial por meio de mapas de pontos e Kernel. As taxas de incidência foram calculadas por sexo, idade e sub-regiões. A taxa de incidência foi de 202/10.000 habitantes. Detectamos aglomerados de casos a oeste, centro-norte e centro-sul de Manguinhos. Altas taxas de incidência foram observadas também nas sub-regiões centro-norte, centro-sul e sudoeste. Nas sub-regiões com alta incidência, o percentual de pessoas dependentes de ajuda financeira governamental variou entre 13% e 21%. As sub-regiões com maior aglomeração de casos no território de Manguinhos coincidem com as regiões com as maiores taxas de incidência, mas não com as regiões mais pobres do território.