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1.
In. Pagliaro, Heloísa; Azevedo, Marta Maria; Santos, Ricardo Ventura. Demografia dos povos indígenas no Brasil. Rio de Janeiro, Fiocruz, 2005. p.103-117, tab, graf. (Coleção saúde dos povos indígenas).
Monography in Portuguese | LILACS | ID: lil-422422

ABSTRACT

Introdução: objetiva-se, aqui, explicar o funcionamento de um modelo demográfico para estimar a fecundidade e a mortalidade de populações de pequena escala, o Modelo Evadan (Campanário, 2002), usando como exemplo de sua explicação, uma população indígena - os Kaiabi do Parque Indígena do Xingu - e verificar a possibilidade de sua aplicação a outras populações indígenas, também de pequeno volume populacional (Campanário, 2004). O modelo trabalha com a população por sexo e idades e os três componentes demógráficos básicos - fecundidade, mortalidade e migração - e é uma variante do Método dos Componentes Demográficos, amplamente empregado pelos demógrafos, com diferentes fins...


Subject(s)
Humans , Male , Female , Indians, South American/statistics & numerical data , Population Forecast , Demography , Brazil/ethnology , Ethnic Distribution , Fecundity Rate , Human Migration/statistics & numerical data
2.
Epidemiol. serv. saúde ; 13(3): 147-174, 2004. ilus, tab
Article in Portuguese | LILACS, SES-SP | ID: lil-403178

ABSTRACT

O objetivo deste trabalho foi gerar um sistema ou modelo de tábuas de vida atualizado, específico para o Brasil, com o intuito de obter dados de mortalidade por sexo e idade das microrregiões e dos municípios que apresentam registro civil incompleto. O modelo foi construído a partir de variáveis que mantêm elevadas correlações com a mortalidade infantil das microrregiões do país. Criou-se, para cada uma dessas microrregiões, um índice similar ao Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) da Organização das Nações Unidas (ONU), de tal forma que cada uma delas passou a possuir índices, dos quais resultou uma média e um índice geral de correlação com a mortalidade infantil bastante elevado. O ordenamento dessas microrregiões tendo por referência os respectivos índices possibilitou a criação de 40 macrorregiões, cada uma delas com, pelo menos, um milhão de habitantes, base estatística para a criação do modelo aqui proposto. A aplicação do modelo a partir das informações de mortalidade infantil estimadas pela Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) mostrou-se satisfatória. Além da mortalidade infantil, outros pontos de partida poderão ser utilizados, como dados censitários sobre orfandade, viuvez, etc.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Child , Mortality , Life Tables
3.
Rev. saúde pública ; 30(4): 372-82, ago. 1996. ilus, tab, mapas
Article in Portuguese | LILACS, SES-SP | ID: lil-176476

ABSTRACT

Objetivou-se preencher as lacunas no tipo de informaçäo necessária sobre mortalidade para estabelecimento de correlaçöes entre saúde, urbanizaçäo e meio ambiente. As estatísticas produzidas baseiam-se na análise de dados de registros contínuos, dados de pesquisas, relatórios e censos populacionais. Dados socioeconômicos foram utilizados para construir um indicador composto para cada distrito e subdistrito fornecendo a base para a construçäo de quatro zonas socioeconômicas. Säo apresentados diferenciais de mortalidade entre essas zonas, distribuídos por quatro grupos de causas e cinco grandes grupos etários. O zoneamento urbano mostrou que 43,8 por cento da populaçäo da cidade de Säo Paulo vive em áreas com as piores condiçöes socioeconômicas. Os dados de saúde demonstraram que pessoas vivendo nessas áreas tinham padräo de mortalidade mais elevado que aquelas vivendo em áreas com melhores condiçöes socioeconômicas. Analisa-se a sobremortalidade entre as zonas socioeconômicas e sugere-se este enfoque como instrumento útil para a definiçäo de prioridades na alocaçäo de recursos de saúde


Subject(s)
Mortality , Residence Characteristics , Urban Health/statistics & numerical data , Socioeconomic Factors , Urban Sanitation , Water Consumption (Environmental Health) , Zoning , Sex Factors , Cause of Death , Educational Status , Income , Age Factors , Housing , Urbanization
4.
São Paulo perspect ; 8(3): 105-113, jul.-set. 1994. tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-402283

ABSTRACT

Responde a uma das muitas questões relacionadas à transição pela qual estamos passando: quem ou que fatores estão associados a tais mudanças? A hipótese é a de que a queda da fecundidade é, em essência, resposta adaptativa da sociedade civil à nova realidade social, econômica e cultural que surge no século XX, e não resultado de políticas e intervenções da parte de grupos governamentais ou não


Subject(s)
Fertility , Population Dynamics , Brazil , Fecundity Rate , Civil Rights , Public Policy , Family Planning Services
5.
Rev. saúde pública ; 28(4): 320-5, ago. 1994. tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-141505

ABSTRACT

Apresenta projeto na área de diferenciais intra-urbanos de saúde no Município de Säo Paulo, SP, Brasil. Focaliza alguns aspectos do problema urbano na cidade, seguindo-se uma revisäo bibliográfica de trabalhos que abordam a questäo dos diferenciais geográficos na literatura paulista. Säo outras temáticas: a desagregaçäo geográfica do território a ser estudado e a metodologia de construçäo do índice de carência para definiçäo de zonas homogêneas no Município de Säo Paulo. Aponta qual seria a aplicaçäo dos resultados finais obtidos pelo projeto


Subject(s)
Mortality , Residence Characteristics , Urban Health , Socioeconomic Factors , Sex Factors , Cultural Deprivation , Age Factors , Urban Population , Urbanization/trends
6.
São Paulo perspect ; 7(4): 129-142, out.-dez. 1993. ilus, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-400647

ABSTRACT

A análise é composta de dois segmentos que se complementam: no primeiro, faz uma caracterização individual dos idosos no que diz respeito à ocupação, à atividade e aos rendimentos segundo sua origem, e no segundo caracteriza as famílias ou domicílios que contam com membros idosos. Esse conhecimento do universo dos idosos permite compará-los com outras faixas etárias, particularmente na década de 80, marcada por sucessivas crises e alto desemprego


Subject(s)
Aged , Humans , Male , Female , Population Dynamics , Brazil , Demography , Family , Income , Population Dynamics
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