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1.
Ciênc. Saúde Colet. (Impr.) ; 26(4): 1441-1456, abr. 2021. tab, graf
Article in Portuguese | LILACS | ID: biblio-1285912

ABSTRACT

Resumo Mesmo no período em que a pandemia de Covid-19 encontrava-se em crescimento no Nordeste do Brasil, iniciou-se a adoção de medidas de flexibilização do distanciamento social. O objetivo do estudo é o de avaliar a pertinência das propostas de flexibilização, tomando-se em conta a situação da pandemia em cada local e o momento em que foram adotadas. Tendo como referência as diretrizes da OMS, foram construídos e analisados indicadores operacionais para cada diretriz, no contexto da região Nordeste. Para análise do comportamento da epidemia, conforme indicadores selecionados, foram usadas técnicas de Joinpoint Trend Analysis, mapas de calor, razão de taxas e comparação da tendência temporal entre capitais e interior dos estados. O pico do crescimento semanal ocorreu em maio-julho/2020 (semanas epidemiológicas 19 a 31). Na maioria das capitais não se observou tendência decrescente simultânea do número de casos e óbitos nos 14 dias prévios à flexibilização. Em todos os estados o quantitativo de testes realizados foi insuficiente. Na semana epidemiológica 24 os percentuais estaduais de ocupação de leitos de UTI/Covid-19 foram próximos ou superiores 70%. A situação epidemiológica das nove capitais dos estados do Nordeste, no momento em que a decisão de flexibilização foi tomada, mostra que nenhuma delas atendia aos critérios e parâmetros recomendados pela OMS.


Abstract Even in the period when the Covid-19 pandemic was on the rise in the Northeast of Brazil, the relaxation of social distancing measures was introduced. The scope of the study is to assess, in the light of the epidemiological-sanitary situation in the region, the suitability of relaxation of social distancing measures. Based on the WHO guidelines for relaxation of social distancing, operational indicators were created and analyzed for each guideline in the context of the Northeast. To analyze the behavior of the epidemic, according to selected indicators, Joinpoint trend analysis techniques, heat maps, rate ratios and time trends between capitals and the state interior were compared. The weekly growth peak of the epidemic occurred in May-July 2020 (epidemiological weeks 19 to 31). In most capitals, there was no simultaneous downward trend in the number of cases and deaths in the 14 days prior to flexibilization. In all states the number of tests performed was insufficient. In epidemiological week 24, the state percentages of ICU/Covid-19 bed occupancy were close to or above 70%. The epidemiological situation of the nine Northeastern state capitals analyzed here did not meet criteria and parameters recommended by the World Health Organization for the relaxation of social distancing measures.


Subject(s)
Humans , Pandemics , Physical Distancing , COVID-19/epidemiology , Bed Occupancy/statistics & numerical data , World Health Organization , Brazil/epidemiology , Communicable Disease Control , COVID-19/prevention & control
2.
Ciênc. Saúde Colet. (Impr.) ; 25(supl.2): 4099-4120, Mar. 2020. tab, graf
Article in Portuguese | SES-SP, ColecionaSUS, LILACS | ID: biblio-1133177

ABSTRACT

Resumo No Brasil, a pandemia da COVID-19 tem sido severa nos estados das regiões mais pobres, como o Nordeste. A falta de políticas nacionais para controle da pandemia levou as autoridades estaduais e municipais a implementarem medidas de saúde pública. O objetivo deste estudo é mostrar o efeito dessas medidas na epidemia. A maior incidência da COVID-19 entre os nove estados do Nordeste foi registrada em Sergipe, Paraíba e Ceará. O Piauí, a Paraíba e Ceará foram os que mais testaram. Muitos estados apresentavam alta proporção de pessoas em trabalho informal. Estados com aeroportos internacionais tiveram importante papel na entrada e disseminação inicial do vírus, em especial o Ceará. Todos os estados aplicaram medidas de distanciamento social, proibição de eventos públicos e fechamento de unidades de ensino. As respostas foram o aumento significativo de distanciamento social, em especial Ceará e Pernambuco, a queda do número de reprodução (Rt) e a separação da curva dos casos observados da curva dos casos esperados sem as intervenções não medicamentosas em todos os estados. A pobreza, a desigualdade e as altas taxas de trabalho informal fornecem pistas do porquê da intensidade da COVID-19 na região. Por outro lado, as medidas de mitigação tomadas precocemente pelos governantes amenizaram os efeitos da pandemia.


Abstract The COVID-19 pandemic has been most severe in the poorest regions of Brazil, such as the states of the Northeast Region. The lack of national policies for pandemic control forced state and municipal authorities to implement public health measures. The aim of this study is to show the effect of these measures on the epidemic. The highest incidence of COVID-19 among the nine states in the Northeast was recorded in Sergipe, Paraíba and Ceará. Piauí, Paraíba and Ceará were the states that most tested. Factors associated with transmission included the high proportion of people in informal work. States with international airports played an important role in the entry of the virus and the initial spread, especially Ceará. All states applied social distancing measures, banned public events and closed schools. The response was a significant increase in social distancing, especially in Ceará and Pernambuco, a decline in the reproduction rate (Rt), and a separation of the curve of observed cases versus expected cases if the non-pharmacological interventions had not been implemented in all states. Poverty, inequality, and the high rates of informal work provide clues to the intensity of COVID-19 in the region. On the other hand, the measures taken early by the governments mitigated the effects of the pandemic.


Subject(s)
Pneumonia, Viral , Pneumonia, Viral/prevention & control , Public Policy , Coronavirus Infections/prevention & control , Pandemics/prevention & control , Betacoronavirus , Pneumonia, Viral/transmission , Pneumonia, Viral/epidemiology , Poverty/statistics & numerical data , State Government , Water Supply , Brazil/epidemiology , Quarantine , Coronavirus Infections , Coronavirus Infections/transmission , Coronavirus Infections/epidemiology
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