Saúde e meio ambiente: análise de diferenciais intra-urbanos, Município de São Paulo, Brasil

Abstract

Objetivou-se preencher as lacunas no tipo de informação necessária sobre mortalidade para estabelecimento de correlações entre saúde, urbanização 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 construção de quatro zonas socioeconômicas. São 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% da população da cidade de São Paulo vive em áreas com as piores condições socioeconômicas. Os dados de saúde demonstraram que pessoas vivendo nessas áreas tinham padrão de mortalidade mais elevado que aquelas vivendo em áreas com melhores condições socioeconômicas. Analisa-se a sobremortalidade entre as zonas socioeconômicas e sugere-se este enfoque como instrumento útil para a definição de prioridades na alocação de recursos de saúde.A field study undertaken in the city of S. Paulo is presented as part of the project Environment and Health in Developing Countries: An Analisys of Intra-Urban Differentials Using Existing Data financed by the Ministry of Foreigh Affairs of the United Kingdom with academic support from the London School of Hygiene and Tropical Medicine (LSHTM). The research aim was to fill in the gaps in the information needed to establish associations between mortality, urbanization and the environment. Statistics were produced by means of existing data collected by city departments, research carried out by universities and census data. Data quality was assessed taking into consideration data coverage, accuracy, and sensibility to pinpoint deprived areas in the city of S. Paulo. Socioeconomic data were used to create a composite index for districts and subdistricst in order to form four socioeconomic zones. Mortality differentials between the zones by five broad age groups (0-4, 5-14, 15-44, 45-64 e 65+) and four ICD chapters (circulatory, respiratory, infectious and parasitic and external causes) are presented. The zoning used showed that 43.8% of S. Paulo residents live in areas under the worst socioeconomic conditions. Health data demonstrated that people living in this areas had higher rates of mortality then those living in the areas with the best conditions. Finally, excess mortality data are analysed and suggested as a good method for allocating health resources.