A pandemia de Covid-19 no Brasil:

Abstract

A pandemia de Covid-19 vitimou 7 milhões de pessoas atingindo mais de 185 países. Este estudo analisa como a complexidade socioeconômica regional se correlacionou com os efeitos da pandemia no Brasil. Metodologicamente, dados socioeconômicos e de saúde foram utilizados, a partir de indicadores do IBGE e as informações de saúde foram acessadas no DATASUS. As variáveis foram agrupadas em três categorias e a normalidade dos dados foi verificada pelo teste de Shapiro-Wilk, em conjunto com teste de correlação não paramétrico de Spearman. O poder de correlação foi avaliado a partir de coeficientes de intensidade, onde as correlações fortes foram regionalizadas em clusters, através de dendrogramas gerados pelo software "Jamovi 2.4.5.0", módulo "snowCluster". Os resultados revelaram que a proporção de pessoas com baixa renda apresentou forte correlação negativa com a incidência de Covid-19, isso sugere que regiões com renda baixa tiveram menor incidência da doença. Tal indicativo é surpreendente, porém essa associação contraintuitiva é elucidada pelo Nordeste, com baixos indicadores de renda, ter apresentado menor incidência. Os clusters indicaram que o Nordeste compartilha características homogêneas, demonstrando maior resiliência à pandemia, apesar de possuírem indicadores desfavoráveis, enquanto estados do Sul e Centro-Oeste, com melhores indicadores, mostraram maior vulnerabilidadeThe Covid-19 pandemic has claimed the lives of 7 million people, affecting more than 185 countries. This study examines how regional socioeconomic complexity correlated with the effects of the pandemic in Brazil. Methodologically, socioeconomic and health data were used, based on IBGE indicators, and health information was accessed from DATASUS. The variables were grouped into three categories, and data normality was verified using the Shapiro-Wilk test, in conjunction with the non-parametric Spearman correlation test. The correlation strength was assessed by intensity coefficients, where strong correlations were regionalized into clusters, using dendrograms generated by the software "Jamovi 2.4.5.0," module "snowCluster." The results revealed that the proportion of people with low income showed a strong negative correlation with the incidence of Covid-19, suggesting that regions with low income had lower disease incidence. While it may initially seem unexpected, this counterintuitive association can be explained by the fact that the Northeast of Brazil, which is characterized by low-income indicators, experienced a lower incidence. The clusters indicated that the Northeast region shares homogeneous characteristics, demonstrating greater resilience to the pandemic, despite having unfavorable indicators, while states in the South and Midwest regions, with better indicators, showed greater vulnerability.