Como incluir características dos distritos do município de São Paulo em estudos epidemiológicos?: análise da desigualdade de renda pelo uso do propensity score matching

Abstract

OBJETIVO: o padrão espacial de distribuição de renda do município de São Paulo, frequentemente generalizado como sendo "radial", tem sido muito questionado pela literatura recente. São Paulo tem uma complexa distribuição de características sociais e demográficas entre seus distritos, o que dificulta a análise por meio de modelos estatísticos que permitam a inclusão somente de algumas variáveis de cada vez, como as regressões lineares. O presente estudo objetiva identificar os distritos do município que possam ser considerados como "comparáveis" pelo uso da metodologia estatística conhecida como propensity score matching. METODOLOGIA: os 96 distritos do município de São Paulo foram analisados separadamente; foram incluídas 16 variáveis no modelo, sendo o índice de Gini a variável que permitiu a separação de distritos entre expostos (alta desigualdade) ou não expostos (baixa desigualdade). Do total de distritos, 27 foram considerados comparáveis com algum outro, isto é, possuíram valores de propensity score com uma distância menor de 0,1 de outro com tipo de exposição diferente. RESULTADOS: das 16 variáveis incluídas, 9 apresentaram diferenças estatisticamente significativas entre os distritos incluídos e excluídos, o que é esperado pela metodologia. Dos 17 pares de distritos formados, apenas 3 foram compostos por distritos de uma mesma região administrativa e apenas 1 por distritos que faziam fronteira entre si. CONCLUSÃO: a análise da diferença no padrão de distribuição das variáveis, permitida pelo uso do propensity score matching, indica a dificuldade de dividir a cidade segundo regiões. Para entender São Paulo é preciso considerar suas particularidades e suas complexas distribuições espaciais.

Capacidades estatais e o resultado do enfrentamento das crises em saúde: o caso da Covid-19

“…Para isso, anteriormente é necessária a divisão das observações em dois grupos: tratado e controle. Esta metodologia é geralmente utilizada para análises de impacto de programas ou políticas públicas, mas recentemente vem sendo aplicada em estudos onde outras técnicas são utilizadas para determinação do grupo tratado, como corte em determinado percentil ou por meio de suporte teórico (CHIAVEGATTO FILHO et al, 2013;SOSCHINSKI et al, 2021). Tendo em vista a impossibilidade de separação dos grupos por meio da existência ou não das capacidades estatais, uma vez que estas podem existir em maior ou menor grau em cada localidade, procedeu-se a divisão entre grupo tratado e controle por meio da mediana de cada variável.…”