ABSTRACT
Objective: assess which demographic and socioeconomic factors contribute to the different impacts of COVID-19 by regions in Brazil. Method: descriptive study with mathematic modeling (USA) were use to assess deaths and COVID-19 cases and also establish a standard relational relationship with demographic and socioeconomic factors across the country and by regions (2020 to 2023). The factors analyzed in the study: i) deaths and cases of COVID-19, ii) total population density per thousand kilometers, iii) isolation index, iv) population, v) Human Development Index - HDI, vi) population density, vii ) average water tariff, viii) urban water service tariff, ix) total water tariff, x) urban sewage service tariff referring to municipalities served with water, xi) service tariff of total sewage, referring to the municipalities served with water, xii) Gini index (income concentration level), xiii) 1st and 2nd dose of vaccine, and xiv) Gross Domestic Product. Results: the study reveals that COVID-19 cases/deaths are significantly correlated with GDP and inversely correlated with the vaccination rate. Conclusion: this study shows scientific evidence that supports the use of vaccination as a protective measure against COVID-19 mortality in Brazil.
Objetivo: avaliar os fatores demográficos e socioeconômicos que contribuem para os diferentes impactos da COVID-19 por regiões do Brasil. Método: estudo descritivo com modelo matemático (USA) foi utilizado para avaliar óbitos e casos de COVID-19 e também estabelecer uma relaçao padrão com fatores demográficos e socioeconômicos em todo o país e por regiões (2020a 2023). Os fatores analisados no estudo: i) óbitos e casos de COVID-19; ii) densidade populacional total por mil quilômetros; iii) índice de isolamento; iv) população; v) Índice de Desenvolvimento Humano; vi)densidade demográfica; vii) tarifa média de água; viii) tarifa de serviço de água urbana; ix) tarifa de água total; x) tarifa de serviço de esgoto urbano referente aos municípios atendidos com água; xi) tarifa de serviço de esgoto total referente aos municípios atendidos com água; xii) índice de Gini; xiii) 1ª e 2ª dose de vacina; e xiv) Produto Interno Bruto. Resultados: o estudo revela que casos/óbitos por COVID-19 são significativamente correlacionados com o PIB e inversamente correlacionados com a taxa de vacinação. Conclusão: este estudo mostra evidências científicas que apoiam o uso da vacinação como medida de proteção contra a mortalidade por COVID-19 no Brasil.
Subject(s)
Brazil , Demography , Mortality , COVID-19ABSTRACT
Objective: to analyze epidemic curves based on mathematical models for the state of Mato Grosso do Sul and the impacts of population density on COVID-19 transmission. Method: the linear, polynomial and exponential regression model was used to make the numerical adjustment of the respective curves empirical. Result: it was found that the models used describe very well the empirical curves in which they were tested. In particular, the polynomial model is able to identify with reasonable reliability the appearance of the inflection point in the accumulated curves, which corresponds to the maximum point of the respective daily curves. The analysis indicates a weak positive correlation between infection, mortality, lethality and deaths from COVID-19 with population density, as revealed by the correlation and analysis of R2 . Conclusion: the models are very effective in describing the COVID-19 and epidemic curves in the estimation of important epidemiological parameters, such as peak case curves and daily deaths, allowing practical and efficient monitoring of the evolution of the epidemic.
Objetivo: analizar curvas epidémicas basadas en modelos matemáticos para el estado de Mato Grosso do Sul y los impactos de la densidad de población en la transmisión de COVID-19. Método: se utilizó el modelo de regresión lineal, polinomial y exponencial para hacer el ajuste numérico valor de las respectivas curvas empíricas. Resultados: se encontró que los modelos utilizados describen muy bien las curvas empíricas en las que fueron probados. En particular, el modelo polinomial es capaz de identificar con razonable fiabilidad la aparición del punto de inflexión en las curvas acumuladas, que corresponde al punto máximo de las respectivas curvas diarias. El análisis indica una correlación positiva débil entre la infección, la mortalidad, la letalidad y las muertes por COVID-19 con la densidad de población, según lo revelado por la correlación y el análisis de R2 .Conclusión: los modelos son muy efectivos para describir el COVID-19 y curvas epidémicas en la estimación de parámetros epidemiológicos importantes, como las curvas de casos máximos y las muertes diarias, lo que permite un seguimiento práctico y eficaz de la evolución de la epidemia.
Objetivo: analisar as curvas epidêmicas com base em modelos matemáticos para o estado de Mato Grosso do Sul e os impactos da densidade populacional na transmissão da COVID-19. Método: o modelo de regressão linear, polinomial e exponencial foi utilizado para fazer o ajuste numérico das respectivas curvas empíricas. Resultados: verificou-se que os modelos utilizados descrevem muito bem as curvas empíricas nas quais foram testados. Em particular, o modelo polinomial é capaz de identificar com razoável confiabilidade o aparecimento do ponto de inflexão nas curvas acumuladas, que corresponde ao ponto máximo das respectivas curvas diárias. A análise indica uma correlação positiva fraca entre infecção, mortalidade, letalidade e mortes por COVID-19 com a densidade populacional, conforme revelado pela correlação e análise de R 2. Conclusão: os modelos são muito eficazes na descrição das curvas epidêmicas de COVID19 e na estimativa de parâmetros epidemiológicos importantes, como curvas de casos de pico e óbitos diários, permitindo um monitoramento prático e eficiente da evolução da epidemia