Índice de vulnerabilidade à COVID-19: uma aplicação para a cidade de Fortaleza (CE), Brasil

Abstract

RESUMO O estudo propôs a elaboração de um índice de vulnerabilidade à propagação da COVID-19 utilizando análise multivariada associada à análise geoespacial. O método empregado considerou a vulnerabilidade como uma combinação de três fatores: exposição, susceptibilidade e capacidade de resposta. A metodologia foi composta de seis etapas: seleção e agrupamento de variáveis; definição dos indicadores; normalização; atribuição de pesos via análise dos componentes principais; estimativa e normalização do índice; e classificação por meio das técnicas Jenks, Kmeans, quantis e clusterização hierárquica (Hclust). Foi realizada uma caracterização da exposição da cidade de Fortaleza, Brasil, à COVID-19 por meio da densidade populacional, da quantidade de habitações subnormais e precárias, da porcentagem de idosos por residência e da proximidade a terminais de ônibus. O estudo procurou sobrepor fatores socioeconômicos e índices de abastecimento público e de esgotamento sanitário, para a classificação de setores censitários em cinco níveis de vulnerabilidade. Estes apresentaram, em sua maioria, classe de alta (Jenks e quantis) e moderada (K-means e Hclust) vulnerabilidade. As regiões de maior vulnerabilidade estão localizadas no sul e no oeste da cidade, onde há maior concentração de aglomerados subnormais. Os resultados podem auxiliar no desenvolvimento de estratégias de enfrentamento direcionadas para os grupos mais expostos aos riscos associados à COVID-19, assim como na preparação para futuras crises de saúde pública. A metodologia pode ser replicada para outras cidades e serve como ferramenta para os gestores públicos.

Correlations between urban and demographic data and COVID-19 data: a case study in Fortaleza, Brazil

“…Beckert and Barros (2022) focused solely on waste collection, as did Aquino (2020) with sanitation access. França (2020) mentioned both sanitation and access to water, as did Nunes et al (2021), as previously mentioned.…”

“…and Santos et al (2022) agree with andNunes et al (2021) and connect higher income to lower COVID-19 indexes, Sanhueza-Sanzana et al (2021) agrees with this consensus in a way, but actually mentions extreme poverty as directly connected to COVID-19's lethality rate Santos et al (2022). and Sanhueza-Sanzana et al (2021) also mention higher literacy rates correlates to lower COVID-19 data.…”

“…Qanazi et al (2022), however, also mentioned population total as a factor with direct correlation with COVID-19 data, which means that the COVID-19 indexes will be higher in territories with higher population. and Nunes et al (2021) also mentioned population density, however, relating it to higher COVID-19 indexes, as in opposition to Wang et al (2022) and Qanazi et al (2022). Both the papers also mentioned monthly income as indirect variable to COVID-19, and they seem to focus on a more socioeconomic analysis of COVID-19.…”

“…Both the papers also mentioned monthly income as indirect variable to COVID-19, and they seem to focus on a more socioeconomic analysis of COVID-19. Nunes et al (2021), although, abords some environmental factors as well, by mentioning higher percentages of sanitation and water supply as variables connected with lower indexes of COVID-19, which seems to be the general consensus among all of the authors that mentioned it (Traesel et al, 2021;Aquino, 2020;França, 2020;Amnkwaa & Fischer, 2020) Other authors that seemed to have a more socioeconomic approach to COVID-19 were Nunes et al (2020), Sanhueza-Sanzana et al (2021) and Santos et al (2022). The works of all these authors mentioned income in any way, Nunes et al (2020) At last, there seems to be a group of three variables connected to environmental and infrastructural approach which all the works that mentioned them associated them as having an opposite relation with COVID-19 indexes, they were: waste collection, sanitation and access to water.…”

COVID19 in Latin America: informal settlements and the politics of urbicide

“…However, this rate has increased rapidly in poorer regions. The number of infections was decreasing in areas with the highest Human Development Index, and the number of deaths was disproportionate between the richest and poorest regions of the city (Carvalho et al, 2021). In Rio de Janeiro, the highest proportion of deaths occurred in areas with the highest concentration of middle-and low-income populations (Cavalcante & Abreu, 2020;Santos et al, 2020).…”