O Impacto das desigualdades sociais sobre mortalidade por tuberculose pulmonar, em São Luis, Maranhão, Brasil

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ISSN: 1755-7682
Sociedade Médica 
Internacional 
http://imedicalsociety.org
1
2016
Vol. 9 No. 219 doi: 
10,3823 / 2090
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O Impacto das desigualdades sociais sobre mortalidade por 
tuberculose pulmonar, em São Luis, Maranhão, Brasil 
ORIGINAL 
Marcelino Santos Neto 1, Mellina Yamamura 2,Marcelino Santos Neto 1, Mellina Yamamura 2,Marcelino Santos Neto 1, Mellina Yamamura 2,Marcelino Santos Neto 1, Mellina Yamamura 2,
Marcela Paschoal Popolin 3, Ana Angélica Rêgo de Queiroz 3,Marcela Paschoal Popolin 3, Ana Angélica Rêgo de Queiroz 3,Marcela Paschoal Popolin 3, Ana Angélica Rêgo de Queiroz 3,Marcela Paschoal Popolin 3, Ana Angélica Rêgo de Queiroz 3,
Luiz Henrique Arroyo 4, Juliane de Almeida Crispim 3,Luiz Henrique Arroyo 4, Juliane de Almeida Crispim 3,Luiz Henrique Arroyo 4, Juliane de Almeida Crispim 3,Luiz Henrique Arroyo 4, Juliane de Almeida Crispim 3,
Flávia Menegheti Pieri 5, Francisco Chiaravalloti Neto 6,Flávia Menegheti Pieri 5, Francisco Chiaravalloti Neto 6,Flávia Menegheti Pieri 5, Francisco Chiaravalloti Neto 6,Flávia Menegheti Pieri 5, Francisco Chiaravalloti Neto 6,
Maria Concebida da Cunha Garcia 3,Maria Concebida da Cunha Garcia 3,
Ludmila Barbosa Bandeira Rodrigues 7, Pedro Fredemir Palha 8,Ludmila Barbosa Bandeira Rodrigues 7, Pedro Fredemir Palha 8,Ludmila Barbosa Bandeira Rodrigues 7, Pedro Fredemir Palha 8,Ludmila Barbosa Bandeira Rodrigues 7, Pedro Fredemir Palha 8,
Severina Alice da Costa Uchôa 9, Aylana de Souza Belchior 3,Severina Alice da Costa Uchôa 9, Aylana de Souza Belchior 3,Severina Alice da Costa Uchôa 9, Aylana de Souza Belchior 3,Severina Alice da Costa Uchôa 9, Aylana de Souza Belchior 3,
Ricardo Alexandre Arcêncio 8Ricardo Alexandre Arcêncio 8
1 Professor PhD em Centro de Ciências Sociais 1 Professor PhD em Centro de Ciências Sociais 
Ciências, Saúde e Tecnologia da 
Universidade Federal do Maranhão, 
Imperatriz, Maranhão, Brasil.
2 Pós-doutorado em Interunidades de Doutorado 2 Pós-doutorado em Interunidades de Doutorado 
Programa da Escola de Enfermagem e Escola 
Superior de Enfermagem de Ribeirão Preto da 
Universidade de São Paulo, São Paulo, Brasil.
3 Estudante de Doutorado em Enfermagem College of 3 Estudante de Doutorado em Enfermagem College of 
Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo, São 
Paulo, Brasil.
4 Mestranda em College Enfermagem da 4 Mestranda em College Enfermagem da 
Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo, São 
Paulo, Brasil.
5 Professor Doutor do Departamento de 5 Professor Doutor do Departamento de 
Enfermagem, Universidade Estadual de Londrina, 
Londrina, Paraná, Brasil.
6 Professor Doutor do Departamento de 6 Professor Doutor do Departamento de 
Epidemiologia da Faculdade de Saúde Pública da 
Universidade de São Paulo, São Paulo, São Paulo, 
Brasil.
7 Professor PhD em Instituto para a Saúde 7 Professor PhD em Instituto para a Saúde 
Ciências da Universidade Federal de Mato 
Grosso, Sinop, Mato Grosso, Brasil.
8 Professor PhD em Enfermagem College of 8 Professor PhD em Enfermagem College of 
Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo, São 
Paulo, Brasil.
9 Professor Doutor do Departamento de Grupo 9 Professor Doutor do Departamento de Grupo 
Saúde da Universidade Federal do Rio Grande do 
Norte, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil
Informações de contato:
Marcelino Santos Neto.
Endereço: Centro de Ciências Sociais, Saúde e Endereço: Centro de Ciências Sociais, Saúde e 
Tecnologia da Universidade Federal do Maranhão 
(UFMA). Rua Urbano Santos, s / n Centro, 
Imperatriz, Maranhão, Brasil, CEP 65,900-000
Tel / Fax: (+ 55) (99) 98137-3510 OU (16) 3315-3429Tel / Fax: (+ 55) (99) 98137-3510 OU (16) 3315-3429
marcelinosn@gmail.com
Abstrato
Introdução: Autores teorizam sobre a relação entre desigualdades sociais e morte Introdução: Autores teorizam sobre a relação entre desigualdades sociais e morte 
por tuberculose. No entanto, a literatura é restrita a verificar a relação entre esses 
eventos em vista do espaço. Portanto, o objetivo do estudo foi identificar as áreas 
com a desigualdade social e seu impacto sobre a taxa de mortalidade por 
tuberculose pulmonar.
Métodos: Estudo ecológico, que considerou as mortes por tuberculose pulmonar Métodos: Estudo ecológico, que considerou as mortes por tuberculose pulmonar 
na área urbana da cidade, entre 2008 e 
2012, disponível no Sistema de Informação de Mortalidade. Para a construção do indicador de 
desigualdade social, foi utilizada a análise de componentes principais, a regressão linear múltipla 
com o método dos mínimos quadrados e regressão espacial foram utilizados para verificar o 
impacto da desigualdade na mortalidade por TB. A dependência espacial foi con fi rmada usando 
Índice Global de Moran.
Resultados: 193 mortes foram identificados. A desigualdade social foi estatisticamente Resultados: 193 mortes foram identificados. A desigualdade social foi estatisticamente 
associada com a mortalidade (R 2 = 23,86%) no modelo de regressão linear múltipla com associada com a mortalidade (R 2 = 23,86%) no modelo de regressão linear múltipla com associada com a mortalidade (R 2 = 23,86%) no modelo de regressão linear múltipla com 
dependência espacial (Moran I = 0,285; p <0,001), o que evidenciado as maiores taxas de 
mortalidade nas áreas ponderados com alta e intermédia desigualdade social.
Conclusão: desigualdade social explica a mortalidade por tuberculose no município Conclusão: desigualdade social explica a mortalidade por tuberculose no município 
investigado. Para reduzir as mortes por 95% até 2035, a ac-
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2016
Vol. 9 No. 219 doi: 
10,3823 / 2090
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Introdução
A tuberculose (TB) é um grande problema em todo o mundo, 
afetando 22 países que concentram 80% dos casos. Cerca de 
1/3 da população foi infectada pelo bacilo, tornando a doença 
difícil de controlar. Brasil fi guras nesse grupo, classificando 22 nddifícil de controlar. Brasil fi guras nesse grupo, classificando 22 nd
em termos de incidência ciente coe fi (33,5 casos por 
100.000 habitantes] e a mortalidade coeficiente (2,3 mortes 
por 100.000 habitantes) [1]. Nesse sentido, em 2015, foi 
lançada a estratégia End TB, que pretende reduzir a taxa de 
mortalidade em 95% até 2035, e eliminar a doença até 2050 
[2], impondo grandes desafios sobre os serviços de saúde no 
Brasil.
Embora o tratamento é viável e altamente eficaz (95% taxa de 
sucesso], TB pode ser letal em mais de 50% dos casos que não 
podem ser diagnosticados ou tratados [3]. É importante 
mencionar que, em todo o mundo, é Estima-se que, em 2015, 
nove milhões depessoas pego TB, mas três milhões não foram 
detectados pelos serviços de saúde, parte deles no Brasil [4].
A mortalidade no Brasil caiu 20,7% nos últimos dez anos, 
seguindo a tendência global. No entanto, em 2014, a taxa de 
mortalidade correspondeu
2,6 mortes para cada 100.000 pessoas [1]. A questão da 
mortalidade por tuberculose é um objeto que desperta 
preocupação, porque, do ponto de vista ético-humanos e legais, 
não deve acontecer por causa dos recursos ou insumos 
tecnológicos disponíveis. No entanto, a organização e distribuição 
lógica dos serviços de saúde não permite o acesso a todos e 
precisamente aqueles que mais precisam deles ficar sem esses 
recursos [3, 5].
Outro aspecto é que a mortalidade afeta a economia, como a 
doença geralmente afeta pessoas jovens em idade economicamente 
ativa [6, 7, 8]. Diferentes estudos têm sido desenvolvidos para explicar 
os determinantes da mortalidade por tuberculose, como a idade [9], 
sexo [7], comportamentos de risco ou hábitos, tais como drogas ilegais 
use [10], o tabagismo [11], o consumo de álcool [12] e associação com 
HIV [13].
Alguns estudos de diferentes partes do mundo mostram que as 
áreas com populações vulneráveis ​​apresentam maior taxa de 
mortalidade do que aqueles que vivem em áreas com melhores 
condições de vida social e serviços de saúde [14, 15, 16], para o último 
é mais fácil de obter diagnóstico, tratamento e obter cura, para outros 
pacientes este processo é muito mais complexo, difícil e provavelmente 
trágico. Estes resultados evidenciam a desigualdade intensa que existe 
no mundo, no entanto, é realmente mais forte em TB elevada carga 
países, incluindo o Brasil e um grande desafio no século XXI é superar 
nisso. Para alcançar o “TB End”, para reduzir a desigualdade é 
obrigatória. Não diferente é Maranhão, que é um grande estado no 
Brasil com muitos problemas relacionados com os determinantes 
sociais como educação, saúde, distribuição de renda e habitação, e 
todos esses problemas podem ter contribuído para a mortalidade 
devido à TB. As desigualdades sociais na mortalidade por TB são 
onipresentes embora [17]. As evidências da literatura que as pessoas 
socialmente desfavorecidas, que vivem em áreas empobrecidas, sem 
serviços de saúde de alta qualidade, tendem a experimentar mais 
problemas de saúde, mais sequelas e uma menor expectativa de vida 
[18, 19]. Embora estudos teóricos [17] sugerem a relação entre 
desigualdades sociais e mortalidade por tuberculose, poucos estudos 
têm sido realizados para testar esta
ções, as autoridades de saúde estabeleceram não só deve promover um melhor acesso a 
tecnologias médicas e de diagnóstico, mas também ações que promovam o 
desenvolvimento social das áreas e suas populações residentes.
Palavras-chave
Tuberculose pulmonar; Mortalidade; 
Análise espacial; A desigualdade 
social.
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relação através de modelos explicativos de causalidade [3]. No 
estudo de Alvarez et al. [3], foi apresentado um modelo 
interessante de mortalidade por tuberculose, incorporando as 
desigualdades sociais para o escopo. No entanto, foi desenvolvido 
em países europeus e não incorporar a dimensão espacial para 
explicar o fenômeno.
O conceito de desigualdade social em saúde baseia-se na 
definição de por Whitehead e Dahlgren [18], que considera como um 
vetor resultante das diferenças no estado de saúde entre grupos 
populacionais de maior ou menor poder de compra social e 
econômico. De acordo com eles, quando os grupos são 
comparados, verificando que os grupos em maior vantagem são 
mais saudáveis, enquanto os grupos menos favorecidos são menos 
saudáveis, que caracteriza as desigualdades; portanto, eles são 
sistemáticos, socialmente produzida [modi fi capaz] e injusto.
A evidência da relação entre desigualdade social e 
mortalidade por tuberculose pode contribuir para o avanço do 
conhecimento nesta área e nomear as rotas do problema para 
os governos e gestores. Portanto, o objetivo do estudo foi 
identificar as áreas com a desigualdade social e seu impacto na 
mortalidade por TB.
Métodos
desenho do estudo e cenário
Este é um estudo ecológico [20], realizado na cidade de São Luís, Este é um estudo ecológico [20], realizado na cidade de São Luís, 
Estado do Maranhão, no Nordeste do Brasil ( Figura 1) [ 21] Estado do Maranhão, no Nordeste do Brasil ( Figura 1) [ 21] Estado do Maranhão, no Nordeste do Brasil ( Figura 1) [ 21] 
Santos Neto et al [22] sectores ed censo identi fi com a maior 
densidade de mortes por km 2; no entanto, eles não estabelecer a densidade de mortes por km 2; no entanto, eles não estabelecer a densidade de mortes por km 2; no entanto, eles não estabelecer a 
ocorrência desses eventos em relação às condições 
socioeconômicas da população.
População
A população do estudo consistiu de todas as mortes por tuberculose 
pulmonar (PTB) como principal causa registrada no Sistema de 
Informação de Mortalidade (SIM] de 2008 a 2012. O SIM é a 
nacionalidade brasileira 
sistema de informação, que fornece informação epidemiológica e 
clínica sobre os casos de mortes [23].
Fontes de dados e critérios de selecção
Os dados foram obtidos da Superintendência de Saúde e 
Vigilância Epidemiológica de São Luis em julho de 2013. Para o 
estudo, foram consideradas as mortes de pessoas que vivem 
em áreas urbanas, cuja Classificação Internacional de Doenças 
versão 10 ICD10 correspondeu A15.0 causas para A15.3 e 
A16.0 para A16.2.
Análise de dados
Inicialmente, caso geocodificação (mortes por PTB) foi realizada, usando o 
TerraView 4.2.2. Análise espacial foi realizada por área, utilizando as áreas 
ponderados da cidade como a unidade de análise espacial, com o objectivo 
de se obter as taxas de mortalidade de PTB padronizadas pela idade 
(TMTBPi) para cada área ponderada de acordo com a fórmula abaixo:
Para a construção dos indicadores de desigualdade social, os 
dados da unidade de análise das áreas ponderadas relacionadas com 
dimensões de condições de moradia, renda, educação, clustering e 
acesso à água foram 
Figura 1: Mapa do Brasil, com destaque para o estado de Figura 1: Mapa do Brasil, com destaque para o estado de 
Maranhão e da cidade de São Luis.
Fonte: Adaptado de bases geográficas.
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selecionado, delineada pelo Censo Demográfico de 2010 [24], um 
estudo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística desenvolve 
a cada dez anos, que se junta informações sobre toda a 
população brasileira. As variáveis ​​foram seleccionados de acordo 
com a teórica quadro definido para o estudo [18]. Nesta fase de 
pesquisa, foi utilizado Statistica 12,0, quando a técnica de análise 
de componentes foi aplicado, o que permitiu seleccionaras 
variáveis ​​mais significativas para cada indicador [25].
Os critérios propostos por Kaiser foram usadas, no qual apenas 
valores próprios acima foram consideradas um [26]. Portanto, a matriz de 
correlação de todas as variáveis ​​originais e os seus componentes foram 
examinados, e as cargas de variância destas variáveis ​​originais foram 
analisados ​​para cada novo componente seleccionado, considerando-se 
valores superiores a 0,7 como aceitável [25]. Uma vez que os indicadores 
sociais foram selecionados e suas características foram veri fi cado em 
termos de composição (variância) das variáveis ​​originais, suas 
pontuações foram calculados para as áreas ponderadas, com a 
subsequente desenho do mapa temático. Tais pontuações foram 
classificadas de acordo com os quartis (inferior, interquartis e de topo).
Depois de obter a fi le com o TBMPI ea classi fi cação das áreas 
ponderadas de acordo com os indicadores sociais, o programa 
OpenGeoDa a versão 1.0 foi usado para transferência de dados 
para o formato ASCII, para leitura no programa R 3.0.2. Além disso, 
uma matriz de vizinhança foi formulado, utilizando o critério de 
distância dos vizinhos k, considerando os cinco vizinhos mais 
próximos.
A fi cheiros produzidos no passo mencionado anteriormente, 
em conjunto com a matriz de vizinhança, foram importados no 
software R, em que a análise de regressão linear múltipla pelo 
método dos mínimos quadrados foi executado, seguido pela 
regressão espacial, que leva em conta a existência de 
dependência espacial das variáveis.
No estudo do TMTBPi das áreas ponderados foi usado como 
variável dependente e indicadores sociais obtido como variáveis 
​​independentes na regressão 
modelo, considerando o modelo com o mais alto R ajustado 2 valor modelo, considerando o modelo com o mais alto R ajustado 2 valor modelo, considerando o modelo com o mais alto R ajustado 2 valor 
como critério preferencial para escolher o melhor modelo 
explicativo.
Desde o modelo de regressão linear foi selecionado, os resíduos 
foram investigados para avaliar a existência de dependência 
espacial através da aplicação de teste I do Global Moran, especi fi 
c à regressão resíduos [27]. Depois de identificar a dependência 
espacial do resíduo, foi aplicado o teste de multiplicador de 
Lagrange para o diagnóstico do melhor modelo de regressão 
espacial a ser utilizado, quer o retardamento espacial ou o modelo 
de erro espacial. A comparação entre os modelos obtidos foi 
realizada comparando-se os valores do Critério de Informação de 
Akaike (AIC), que leva em conta o valor máximo do 
log-probabilidade e o número de parâmetros do modelo. De acordo 
com este critério, o melhor modelo é aquele com o menor valor de 
AIC [28]. Os mapas temáticos foram concebidos utilizando o 
ArcGIS 10.1.
Considerações éticas
O estudo recebeu aprovação do Conselho de Revisão Institucional 
da Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto da Universidade de 
São Paulo (EERP / USP) através da Certi Apresentação fi cado de 
Avaliação Ética (CAAE) No 12494113.0.0000.5393, de acordo com 
as diretrizes e normas regulamentares para a Investigação 
envolvendo Seres Humanos.
Resultados
Este estudo identificou 193 mortes por TBP, dos quais 190 (98,44%) 
não tinham nenhuma menção de bacteriológico ou histológico rmação 
con fi (CID 16,2); Um caso (0,52%) não teve qualquer exame 
bacteriológico ou histológico (CID A16.1); 1 (0,52%) teve 
histologicamente con fi rmação (A15.2 CID] e, 1 (0,52%) tinha con fi 
rmação por microscopia de expectoração com ou sem cultura (A15.0 
CID).
A percentagem de mortes a partir de PTB era geocodificadas 
94.80% (183 mortes). Deste total, 179 (98,00%) foram geocoded 
utilizando a base de dados de cartografia
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endereços de rua, e 4 (2%) foram geocoded usando a ferramenta 
Geocode lote. As perdas ocorridas no processo de codificação 
geográfica (n = 10; 5%) foram relacionados com os endereços 
incompletos no SIM (n = 4; 2%), moradores de rua (n = 2; 1%) e os 
endereços da região rural a cidade (n = 4; 2%). A distribuição de 
TMTBPi acordo com as áreas ponderadas variaram de 0 a 8,10 
mortes / 100.000 habitantes anos. No que respeita à construção dos 
indicadores sociais por meio de análise de componentes principais, 
os primeiros foram seleccionados dois componentes, que realizada 
73,07% da variância total. O principal componente primeira
(CP1) correspondeu à mais elevada variância explicada pelos 
dados (56,75%), seguido pelo segundo componente principal 
(CP2) (16,32%).
tabela 1 apresenta os vectores próprios [também conhecido como tabela 1 apresenta os vectores próprios [também conhecido como 
cargas] obtido através dos valores próprios. Pode-se observar que o 
número de cargas de CP1 superiores a 0,7 foi superior quando 
comparada com CP2. Esse é o caso, porque os autovetores também 
acompanhar o grau de importância em termos de variância. Em CP2, 
seis variáveis ​​apresentadas cargas superiores a 0,7, relativamente 
mais baixa do que CP1 com nove variáveis.
Tabela 1. Autovetores das variáveis ​​originais para a construção de indicadores sociais, São Luis, Maranhão Tabela 1. Autovetores das variáveis ​​originais para a construção de indicadores sociais, São Luis, Maranhão 
(2008-2012).
variáveis 
Código de variáveis 
​​PC1 PC2
Proporção de famílias com paredes exteriores do tijolo revestido V1 0,845 0,348
Proporção de domicílios com paredes externas de tijolos não revestidos V2 -0,639 0,624
Proporção de domicílios com até três quartos V3 0,672 0,637
Proporção de famílias com três ou mais quartos V4 0,918 -0,037
Proporção de domicílios sem renda mensal per capita V5 0,323 -0,072
Proporção de famílias com renda mensal per capita de até ½ salário mínimo V6 -0,634 0,758
Proporção de famílias com renda per capita mensal de mais de ½ salário mínimo V7 - 0,745 -0,618
Proporção de famílias com renda per capita mensal de mais de um a dois salários mínimos 
V8 0,638 -0,320
Proporção de famílias com renda per capita mensal de mais de dois a três salários mínimos 
V9 0,843 0,210
Proporção de famílias com renda per capita mensal de mais de três a cinco salários mínimos 
V10 0,713 -0,703
Proporção de famílias com renda per capita mensal de mais de cinco salários mínimos V11 -0,510 -0,320
Proporção de pessoas com dez anos ou mais de idade sem instrução e ensino fundamental incompleto 
V12 -0,380 0,700
Proporção de pessoas com dez anos ou mais de idade com ensino fundamental e incompleto completo 
V13 -0,821 -0,394
Proporção de pessoas com dez anos ou mais de idade com pleno ensino médio e superior incompleto 
V14 0,714 0,075
Proporção de pessoas com 10 anos ou mais com ensino superior completo V15 0,822 -0,020
Proporção de domicílios com três moradores V16 0,602 -0,701
Proporção de domicílios com cinco moradores V17 0,493 0,393
Proporção de domicílios com oito moradores V18 -0,484 0,401
Proporção de domicílios com 10 ou mais residentes V19 -0,382 0,723
Proporção de domicílios sem acesso a água canalizada V20 -0,632 0,714
Proporção de agregados familiares com acesso a água canalizada V21 0,782 - 0,344
Nota: Em negrito, os encargos ou eigenvectors com valores acima de 0,70.
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Na análise dos indicadores sociais, características 
antagônicas dos componentes pode ser veri fi cado, em que 
CP1 apresentaram melhores características das casas e 
educação, maior renda e melhores condições de vida em 
termos de bem-estar social. As variáveis ​​destacadas para 
CP1 permitida sua descrição como um indicador de 
bem-estar social. De acordo com o critério definido na 
pesquisa, as áreas de pontuação abaixo do quartil mais baixo 
foram classi fi cados com baixos níveis de bem-estar social; 
na interquartile com níveis intermediários de bem-estar social 
e, no quartil mais alto, altos níveis de bem-estar social. CP2, 
por sua vez, expressou condições de habitação insalubres, 
maior aglomeração humana e de baixa renda e, portanto, foi 
descrito como um indicador de desigualdade social, pois 
evidencia variáveis ​​de contexto social menos favoráveis,
diário e alta desigualdade social.
mesa 2 apresenta os resultados do modelo de regressão linear mesa 2 apresenta os resultados do modelo de regressão linear 
múltipla espacial, considerando a TMTBPi como variável dependente 
e os indicadores de bem-estar social e da desigualdade social como 
variáveis ​​independentes. A aplicação de Moran global Teste I para os 
resíduos do modelo, utilizando os cinco vizinhos mais próximos como 
o critério de vizinhança, produzido um fi signi não podem coeficiente 
(Moran I = 0,285; p <0,001) e demonstraram a existência de 
dependência espacial. A aplicação do teste de Multiplicador de 
Lagrange, por sua vez, informou que o melhor modelo para tratar a 
dependência espacial existente era o modelo de erro espacial. Em Tabela dependência espacial existente era o modelo de erro espacial. Em Tabela 
3, os resultados do modelo de erro espacial são observados, em que o 3, os resultados do modelo de erro espacial são observados, em que o 
Lambda coeficiente, o parâmetro espacial auto-regressivo, tinha um 
valor de p 
0,032. Este modelo foi considerado melhor do que o modelo 
não-espacial, porque a sua AIC coeficiente foi inferior ao ciente 
coe fi obtido por meio do modelo de regressão linear múltipla e 
porque produz resíduos sem dependência espacial. Quando 
comparando visualmente o mapa classi fi cação das áreas 
ponderados de acordo com o indicador de desigualdade social 
com o TMTBPi ( Figura 2), pode com o TMTBPi ( Figura 2), pode com o TMTBPi ( Figura 2), pode 
Mesa 2. modelo de regressão linear para a mortalidade por Mesa 2. modelo de regressão linear para a mortalidade por 
tuberculose pulmonar, São Luis, Maranhão 
(2008-2012).
Intercept e 
variáveis 
​​independentes 
estimativa padrão 
erro 
valor P valor T
Interceptar 3.583 0.410 8,736 0.237e-08
Indicador do 
bem-estar (PC1) 
0,048 0,123 0,397 0,695
Indicador de 
desigualdade social 
(PC2) 
0,705 0,225 3.127 0,004
* AIC: 129,63, (AIC para a regressão linear múltipla: 132,19)
Tabela 3. modelo de regressão espacial para as taxas de mortalidade Tabela 3. modelo de regressão espacial para as taxas de mortalidade 
por tuberculose pulmonar, São Luis, Maranhão 
(2008-2012).
Intercept e 
variáveis 
​​independentes 
estimativa padrão 
erro 
valor P valor T
Interceptar 3.390 0,715 4,741 2.230e-06
Indicador de 
desigualdade social 
(PC2)
0,687 0,219 3.132 0,002
lambda 0,494 0,032
Figura 2: Mapas do indicador de desigualdade social e Figura 2: Mapas do indicador de desigualdade social e 
As taxas de mortalidade por tuberculose 
pulmonar, São Luis, MA (2008-2012)
* Nível 0: baixa desigualdade social; 
Nível 1: desigualdade social intermediário; Nível 2: alta desigualdade social
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ser evidenciado as áreas ponderadas com alta desigualdade social 
apresentaram taxas de mortalidade mais elevadas, variando de 5,77 a 
8,10 mortes / 100.000 habitantes anos. Além disso, observa-se que as 
áreas ponderadas considerados de desigualdade apresentaram taxas de 
mortalidade sociais intermediárias que variaram entre 0,00 e 6,06 mortes 
/ 100.000 habitantes anos.
Nesse sentido, o modelo fi cativa estatisticamente significante, o que 
explica as mortes, consistia do indicador de desigualdade social (p = 
0,004), com um R ajustado 2 do 0,004), com um R ajustado 2 do 0,004), com um R ajustado 2 do 
23,86% e uma associação negativa com as taxas mencionadas.
Discussão
áreas críticas em termos de equidade social foram veri fi cado, usando um modelo 
de regressão espacial, no qual o seu impacto sobre a mortalidade TB poderia ser 
identi fi cado.
Tal como para os testes de diagnóstico aplicado para confirmar a 
causa de morte por tuberculose, uma percentagem importante de certi 
fi cados foi encontrado sem bacteriológica con fi rmação e / ou cultura, 
que foi também confirmados por outros estudos em Campo 
Grande-MS [29] e no Rio de Janeiro [30]. Este resultado refere-se a Grande-MS [29] e no Rio de Janeiro [30]. Este resultado refere-se a 
uma questão importante para os sistemas de saúde e um obstáculo 
fundamental que eles precisam para superar, devido à possibilidade 
de falsos positivos entre mortes causadas por PTB, já que a maioria 
tinha nenhuma menção de bacteriológica ou histológica con fi rmação. 
As hipóteses explicativas para a nding fi incluem a falta de registros de 
informações [31] e da não-priorização de baciloscopia no cenário 
hospitalar [32].
Em relação à mortalidade por tuberculose no Brasil, uma tendência 
de queda das taxas tem sido observado ao longo dos anos, com uma 
redução de 2,9% ao ano. Em
2011, o país alcançou uma das metas dos Objetivos de 
Desenvolvimento do Milênio, que visam uma redução de 50% na 
taxa de mortalidade, de 1990 [33]. No entanto, as diferenças 
regionais são notáveis ​​em relação às mortes por esta doença, 
especialmente nas capitais Nordeste do Brasil, que apresentam 
taxas acima da média nacional [34].
Ao analisar o mapa da distribuição dos TMTBPi, que nomeia 
espacialmente as áreas com número de mortes / 100.000 
habitantes anos, em São Luis, foram observadas taxas acima da 
média nacional para áreas ponderadas considerados com alta 
desigualdade. O maior número de mortes por PTB entre as 
regiões menos favorecidas, do ponto de vista social, implica e 
justifica a intensi fi cação de acções relacionadas com a busca de 
sintomáticos respiratórios para detecção precoce de casos, a 
implementação de tratamento e cura.
San Pedro e Oliveira [35], realçado que a tuberculose continua 
a ser uma doença cujo processo de produção está intimamente 
relacionado com as condições de vida das populações. Pesquisa 
realizada por Pereira, Cutrim Júnior e Rodrigues [36], que teve 
como objetivo analisar os indicadores das condições de habitação 
intra-urbana em São Luís e destacar suas desigualdades internas, 
apontou queos bairros com o pior percentual estão concentrados 
principalmente no periférica áreas de São Luís. Entre estas áreas, 
os bairros de Coroadinho, Ilhinha, Turu, Anjo da Guarda, Vila 
Nova, Vila Luizão, Vila Embratel, Sá Viana, Divinéia e as áreas de 
Cidade Operária são realçados. Os autores também destacar o 
crescimento urbano sem planejamento prévio, resultando em 
áreas consideradas subnormais e que revelam desigualdades na 
capital do Maranhão. Estes bairros estão localizados nas áreas 
ponderados que foram classificadas como áreas de maior 
desigualdade social, considerando as variáveis ​​investigadas neste 
estudo. Curtis [19] aponta que áreas com alta privação em relação estudo. Curtis [19] aponta que áreas com alta privação em relação 
à habitação e saneamento decente, e, portanto, com maior 
desigualdade social, tendem a experimentar os serviços de saúde 
com pouca capacidade de resolução de problemas e limitações 
em termos de oferta e serviços oferecem. Embora a rede de 
serviços de saúde nas áreas ponderados de São Luis não foi 
investigada, há razões para que os autores assumem que existe 
uma relação entre as mortes, as áreas onde os casos viveram e 
sistemas e serviços dessas áreas de saúde.
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Assim, maior ou menor ocorrência de mortes a partir de PTB em 
diferentes áreas ponderadas está associada com condições de 
agrupamento da população e de vida, já que os indicadores sociais 
são altamente relevante para a ocorrência desta doença. Vale 
ressaltar, portanto, que o modelo de regressão espacial construído 
teve como objetivo analisar essas possíveis associações. No modelo 
fi nal, observou-se que o indicador de desigualdade social foi 
significantemente associado com a mortalidade por PTB, confirmando 
a hipótese de que sustentou a pesquisa.
Com vista ao início identi fi cação da existência de dependência 
espacial na distribuição das taxas de mortalidade a partir de PTB 
padronizadas pela idade em São Luis durante os procedimentos de 
análise espacial, a autocorrelação espacial dos resíduos de 
regressão linear múltipla foram calculadas a fim de avaliar se 
algum grau de correlação persiste nestes resíduos. O índice de 
Moran foi considerado estatisticamente significante, indicando 
auto-correlação espacial. A existência de um ou mais factores 
espacialmente condicionado não incluído no modelo foi sustentado 
no entanto, que também influencia a taxa de mortalidade de 
tuberculose pulmonar, uma vez que a R ajustado 2 valor foi de tuberculose pulmonar, uma vez que a R ajustado 2 valor foi de tuberculose pulmonar, uma vez que a R ajustado 2 valor foi de 
23,86%.
Portanto, a análise espacial indica que áreas ponderadas na 
cidade ocupada, sem infra-estrutura de saúde adequada por uma 
população de baixa renda, baixa escolaridade e vivem em condições 
de agrupamento intradomiciliares tiveram as maiores taxas de 
mortalidade por PTB.
As limitações da pesquisa incluir outras variáveis ​​que poderiam 
explicar as taxas de mortalidade por PTB no cenário em questão, 
uma vez que foi observada a presença de autocorrelação residual na 
regressão linear múltipla. O “falácia ecológica” também deve ser 
enfatizado, uma vez que os resultados observados deve ser 
considerado a um nível agregado e não deve ser interpretado a nível 
individual [37]. Apesar das limitações, esta pesquisa mostra 
potenciais, destacando sua originalidade, uma vez que outra tensos 
estudos
s avaliando a relação entre a distribuição espacial das mortes por PTB 
e indicadores sociais neste cenário não foram observadas. Além 
disso, o estudo pode ajudar os gestores e profissionais de saúde no 
planejamento das ações de saúde, vigilância e controle de casos de 
tuberculose nas áreas mais críticas. Também contribui para as 
autoridades públicas em termos de repensar as políticas públicas 
para o desenvolvimento social e para atender a meta estabelecida 
pela OMS, que aponta para uma redução de 95% das mortes por TB 
até 2035. O estudo discutiu o impacto das desigualdades sociais na 
mortalidade por TB, como o indicador sobe, que se transforma em um 
aumento na taxa de mortalidade, que é altamente significante do 
ponto de vista social, ético e econômico. Assim, são necessárias 
medidas de protecção social, com vista a atingir as metas de mortes, 
reduzindo em 95%. O país enfrenta atualmente uma de suas piores [, 
políticos, ideológicos econômicas] crises, o que implicou cortes na 
educação, saúde, habitação, emprego, entre outros. Isso 
provavelmente irá contribuir para o aumento das desigualdades e, por 
sua vez, um efeito directiva sobre mortalidade por tuberculose.
Agradecimentos
Somos gratos a Superintendência de Epidemiologia e 
Vigilância em Saúde da Secretaria Municipal de Saúde em 
São Luís [MA] para a autorização para desenvolver a 
pesquisa e para fornecer os dados.
Financiamento
Os autores gostariam de agradecer à Fundação para a Ciência fi c Pesquisa e 
Desenvolvimento do Maranhão (FAPEMA) e Estado de Fundação de Amparo 
à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), Processo FAPESP # 2015 / 
17586-3.
Competindo e conflitantes interesses
Os autores declaram que não têm nenhum interesse concorrente.
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abreviaturas
TB: Tuberculose; PTB: tuberculose pulmonar; SIM: Mortalidade 
Sistema de Informação; ICD-10: Classi fi cação da doença versão 
10; TMTBPi: Mortes Taxa de Tuberculose Pulmonar padronizada 
pela idade; IBGE: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística; AIC: 
Akaike Critério de Informação; EERP: Universidade de São Paulo 
em Ribeirão Preto Escola de Enfermagem; CP1: Componente 
Principal 1; CP2: Componentes Principais
2.
Referências
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artigos que abrangem todos os aspectos da ce scien- médica e prática clínica. IAM é 
considerado um megajournal com seções independentes sobre todas as áreas da 
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