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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/56766
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Garcia Filho, Jorge | - |
dc.creator | Safadi, Thelma | - |
dc.creator | Oliveira, Deive Ciro | - |
dc.creator | Mata, Angélica Sousa da | - |
dc.creator | Medeiros, Elias Silva | - |
dc.creator | Lim, Renato Ribeiro de | - |
dc.date.accessioned | 2023-05-09T17:56:19Z | - |
dc.date.available | 2023-05-09T17:56:19Z | - |
dc.date.issued | 2023-02 | - |
dc.identifier.citation | GARCIA FILHO, J. et al. A spatial analysis of the COVID-19 epidemic spreading over time in two of the most populous brazilian states. Brazilian Journal of Development, Curitiba, v.9, n.2, p.7098-7121, Feb. 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/57199 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/56766 | - |
dc.description.abstract | The entire world is still trying to understand and stop the spread of the COVID-19 disease. It is known that the evolution of human mobility associated with economic, geographic and demographic factors have caused differences in the spatial spread of the new coronavirus in distinct countries and regions and has also contributed to the rapid spread of the disease. The characterization of the spatial patterns of disease spreading involves environmental and social factors. In this context, we used statistical tools to investigate the spatial distribution of the incidence and mortality rates over time in two of the most populous Brazilian states: São Paulo and Minas Gerais. Our results show an spatial dependence among micro-regions related to incidence and mortality rates but with different spatial autocorrelations in both states. We used the VAR model to verify this causal relationship among the micro-units that showed spatial dependence. We found that there is a feedback relationship and also causality between some investigated areas. We also show that the heterogeneity of the spatial distribution of ICU beds, associated with the age stratification of the population, can explain the difference of the mortality rate in each subregion. Our findings indicate thatgovernment agencies should consider these regional differences when planning specific public health policies for each region. | pt_BR |
dc.language | en_US | pt_BR |
dc.rights | restrictAccess | pt_BR |
dc.source | Brazilian Journal of Development | pt_BR |
dc.subject | Coronavirus | pt_BR |
dc.subject | VAR Model | pt_BR |
dc.subject | Modelo VAR | pt_BR |
dc.title | A spatial analysis of the COVID-19 epidemic spreading over time in two of the most populous brazilian states | pt_BR |
dc.title.alternative | Uma análise espacial do espalhamento da epidemia de COVID-19 ao longo do tempo nos dois estados brasileiros mais populosos | pt_BR |
dc.type | Artigo | pt_BR |
dc.description.resumo | O mundo inteiro ainda está tentandoentender e impedir a propagação da doença COVID-19. Sabe-se que a evolução da mobilidade humana associada a fatores econômicos, geográficos e demográficos tem causado diferenças na propagação espacial do novo coronavírus em países e regiões distintas e também tem contribuído para a rápida propagação da doença. A caracterização dos padrões espaciais de propagação da doença envolve fatores ambientais e sociais. Neste contexto, utilizamos ferramentas estatísticas para investigar a distribuição espacial das taxas de incidência e mortalidade ao longo do tempo em dois dos estados brasileiros mais populosos: São Paulo e Minas Gerais. Nossos resultados mostram uma dependência espacial entre micro-regiões relacionadas a taxas de incidência e mortalidade, mas com diferentes autocorrelações espaciais em ambos os estados. Utilizamos o modelo VAR para verificar esta relação causal entre as micro-regiões que demonstraram dependência espacial. Constatamos que existe uma relação de feedback e também uma causalidade entre algumas áreas investigadas. Mostramos também que a heterogeneidade da distribuição espacial dos leitos de UTI, associada à estratificação etária da população, pode explicar a diferença da taxa de mortalidade em cada subregião. Nossas descobertas indicam que os órgãos governamentais devem considerar essas diferenças regionais ao planejar políticas de saúde pública específicas para cada região. | pt_BR |
Appears in Collections: | DFI - Artigos publicados em periódicos |
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