Apenas 25 municípios reduziram desigualdades no período, a maioria na GV, região serrana e cidades-polo
O Espírito Santo seguiu o padrão da região Sudeste e apresentou pouca redução da desigualdade social durante a pandemia de Covid-19. A mudança positiva ocorreu em apenas 25 dos 78 municípios (32%), principalmente nas regiões metropolitana e serrana, e nos municípios-polo. Os demais 53 permaneceram em seus níveis de desigualdade, sendo que, destes, apenas três – Vitória, Vila Velha e Cachoeiro de Itapemirim – já estavam classificados em nível “muito baixo” antes de fevereiro de 2020, quando a crise sanitária começou oficialmente no País.
Os dados integram o Índice de Desigualdades Sociais para Covid-19 (IDS Covid-19), que possibilita a avaliação dos efeitos das desigualdades sociais na pandemia. Elaborado pelo Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde da Fundação Oswaldo Cruz (CIDACS/Fiocruz), sediado em Salvador, o IDS foi lançado nessa quinta-feira (30) e está disponível em um painel dinâmico que permite comparar regiões, estados, macrorregiões de saúde, capitais e municípios.
O estudo mostra que a maioria dos municípios que melhoraram a situação encontra-se nas regiões Sudeste e Sul. Ao mesmo tempo, revela que mais de 90% dos municípios do Norte e Nordeste continuam registrando os piores cenários de desigualdade, evidenciando que, num contexto nacional, “as desigualdades sociais em saúde se aprofundaram na pandemia”, ressaltou a Fiocruz.
O índice foi obtido a partir do cruzamento de informações de diferentes fontes, tais como o Censo Demográfico de 2010, o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), o Índice Brasileiro de Privação (IBP) e levantamentos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Foram levados em conta dados variados, entre eles a distribuição demográfica, as características das macrorregiões de saúde e a disponibilidade de respiradores e de leitos de Unidades de Terapia Intensiva (UTIs), além de indicadores sociais como percentual de população de baixa renda, taxa de analfabetismo e quantidade de pessoas vivendo em domicílios inadequados.
Classificações e variações
Foram calculados índices em quatro momentos, sendo o primeiro em fevereiro de 2020, antes do início da pandemia; e os demais nos meses de picos de cada uma das principais “ondas”: julho de 2020, março de 2021 e janeiro de 2022.
Já a classificação dos municípios, regiões e estados, em cada um desses momentos, foi dividida em quintis, variando de 1 a 5, sendo que quanto maior a classificação, pior é a situação de desigualdade. A classificação “Desigualdade inexistente” não foi atingida por nenhum município. Os números então têm a seguinte nomenclatura: Muito Baixo (1), Baixo (2), Médio (3), Desigual (4) e Muito Desigual (5).
No Espírito Santo, não há nenhum município com a pior classificação, bem como em toda a região Sul e na maioria da Sudeste, esta, com exceção de municípios das regiões mais secas de Minas Gerais, no norte e nordeste daquele estado, onde os índices de desenvolvimento humano são tradicionalmente mais baixos.
Os municípios capixabas antes da pandemia
No chamado Tempo Zero (T0), em fevereiro de 2020, o quintil 1 (Muito baixo) foi atribuído apenas a três municípios: Vitória e Vila Velha, na região metropolitana, e Cachoeiro de Itapemirim, no sul.
O quintil 2 (Baixo) alcançava nove municípios: Alfredo Chaves, Castelo, Colatina, Iconha, Marilândia, Santa Maria de Jetibá, Santa Teresa, São Roque do Canaã, Venda Nova do Imigrante.
O quintil 3 (Médio) foi a classificação de 32 municípios quando a pandemia começou: Afonso Claudio, Alegre, Baixo Guandu, Bom Jesus do Norte, Cariacica, Conceição do Castelo, Domingos Martins, Governador Lindemberg, Guaçuí, Ibatiba, Ibiraçu, Itaguaçu, Itarana, Jerônimo Monteiro, João Neiva, Laranja da Terra, Linhares, Marechal Floriano, Mimoso do Sul, Muqui, Piúma, Rio Bananal, Rio Novo do Sul, Santa Leopoldina, São Domingos do Norte, São Gabriel da Palha, São José do Calçado, São Mateus, Serra, Vargem Alta, Vila Pavão, Vila Valério.
O quintil 4 (Desigual), atingia 34 municípios na época: Águia Branca, Água Doce do Norte, Alto Rio Novo, Anchieta, Apiacá, Aracruz, Atílio Vivácqua, Barra de São Francisco, Boa Esperança, Brejetuba, Conceição da Barra, Divino de São Lourenço, Dores do Rio Preto, Ecoporanga, Fundão, Guarapari, Ibitirama, Irupi, Itapemirim, Iúna, Jaguaré, Mantenópolis, Marataízes, Montanha, Mucurici, Muniz Freire, Nova Venécia, Pancas, Pedro Canário, Pinheiros, Ponto Belo, Presidente Kennedy, Sooretama, Viana.
Os municípios capixabas após dois anos de pandemia
Na última avaliação, em janeiro de 2022, a classificação sofreu pequenas alterações. O quintil 1 agregou mais cinco municípios, totalizando oito nesse grupo: Cachoeiro de Itapemirim, Cariacica, Colatina, Linhares, Marilândia, Serra, Vila Velha e Vitória.
Passados dois anos da pandemia, o quintil 2 passou a ser a classificação de 15 municípios: Alfredo Chaves, Castelo, Domingos Martins, Governador Lindemberg, Iconha, Itarana, João Neiva, Laranja da Terra, Marechal Floriano, Rio Bananal, Santa Maria de Jetibá, Santa Teresa, São Mateus, São Roque do Canaã e Venda Nova do Imigrante.
Já o quintil 3 subiu manteve-se estável, com 33: Afonso Claudio, Águia Branca, Alegre, Anchieta, Apiacá, Aracruz, Atílio Vivácqua, Baixo Guandu, Bom Jesus do Norte, Conceição do Castelo, Dores do Rio Preto, Fundão, Guaçuí, Guarapari, Ibatiba, Ibiraçu, Irupi, Itaguaçu, Itapemirim, Jerônimo Monteiro, Marataízes, Mimoso do Sul, Muniz Freire, Muqui, Piúma, Rio Novo do Sul, Santa Leopoldina, São Domingos do Norte, São Gabriel da Palha, São José do Calçado, Vargem Alta, Vila Pavão e Vila Valério.
E o quintil 4 manteve-se em 22 dos 34 municípios que assim estavam antes da pandemia: Água Doce do Norte, Alto Rio Novo, Barra de São Francisco, Boa Esperança, Brejetuba, Conceição da Barra, Divino de São Lourenço, Ecoporanga, Ibitirama, Iúna, Jaguaré, Mantenópolis, Montanha, Mucurici, Nova Venécia, Pancas, Pedro Canário, Pinheiros, Ponto Belo, Presidente Kennedy, Sooretama e Viana.
Desigualdade e mortalidade
A epidemiologista Maria Yuri, vice-coordenadora do Cidacs/Fiocruz, destaca que a análise dos índices dos quatro momentos diferentes revela que quanto maior a desigualdade, maior a taxa de mortalidade acumulada. “Geralmente são maiores nos municípios com os piores indicadores de renda, de escolaridade, de condição de moradia e de maior proporção de idosos em condição de pobreza”.
O quadro mais preocupante foi observado na região Norte, onde 98% dos municípios já se encontravam nos quintis 4 e 5 antes da pandemia. De fevereiro de 2020 e janeiro de 2022, 92% deles mantiveram o índice. Apenas 69 municípios registraram alguma melhora em algum dos momentos analisados, quando comparado com o momento anterior.
Segundo ela, tem sido muito repetido o discurso de que a pandemia agravou desigualdades pré-existentes, uma vez que afetou a economia. Foi a falta de um índice que pudesse diagnosticar de forma mais precisa essa realidade que motivou os pesquisadores da Fiocruz. De acordo com a especialista, a metodologia pode ser aplicada a outros países de baixa e média renda. Instituições científicas do Paquistão já manifestaram interesse em realizar um estudo.
Passados mais de dois anos do início da pandemia de Covid-19, o Brasil registra mais de 32 milhões de casos e mais de 670 mil mortes, estando entre os países do mundo que apresentam os dados epidemiológicos mais elevados. Para Maria Yuri, o IDS Covid-19 pode ajudar no desenvolvimento de estratégias voltadas para melhorar o enfrentamento à doença. “Esse indicador pode apoiar os gestores públicos e as comunidades na identificação da situação de desigualdade social em saúde para covid-19”, afirma.
A epidemiologista lembra ainda que estratégias de transferência de renda, ações de estímulo à geração de emprego, melhoria nas condições de habitação e pavimentação de estradas são exemplos de políticas sociais que podem gerar mudanças nas possibilidades da população de acesso à saúde. Ela destaca a importância de se levar em conta o princípio da regionalização do Sistema Único de Saúde (SUS), pelo qual se pode definir hierarquias e prioridades.
Financiamento
O trabalho foi viabilizado por meio do financiamento de edital internacional, lançado no âmbito da Aliança Internacional para Dados sobre Covid-19 (Icoda) pelo Health Data Research UK, instituto nacional do Reino Unido dedicado à ciência de dados em saúde.
Abordagem da Covid-19 como sindemia e não pandemia salienta aspectos sociais
