visualização geoespacial - covid-19
Desafio: No auge da pandemia do Covid-19, o gabinete do vereador Cesar Maia (RJ), nos solicitou um estudo sobre a taxa mortalidade, uma vez que existia a suspeita de que esta era maior em áreas com menor IDH.
Análise: Com dados da Prefeitura do RJ e Ministério da Saúde, decidimos realizar uma análise exploratória com os bairros com maior taxa de casos por habitantes e a taxa de mortalidade, que demonstrou que as maiores taxas de martalidade não condiziam aos bairros com maior número de casos.
A taxa de mortalidade, que na época (setembro/2020) estava em 11.27%, é muito maior em bairros com menor IDH. Sendo eles: Barra de Guaratiba 22.86%, Complexo do Alemão 21.05%, Acari 20.69%, Costa Barros 19.72%, Cacuia 19.11%, Santíssimo 18.91%, Cavalcanti 18.75%, Cidade de Deus 18.48%, Bangu 18.06%, Senador Camará 18.03%.
Resolvemos, então, partir para uma análise geoespacial, plotando um mapa com o IDH dos bairros do município do Rio de Janeiro.
Em seguida, plotamos o mapa da taxa de mortalidade por Covid-19 juntamente com as áreas onde há comunidades.
Plotando o mapa com a taxa de mortalidade por bairros juntamento com a quantidade de leitos de UTI disponíveis para pacientes com Covid-19, tanto do SUS quanto da rede particular, deixa clara a correlação inversa entre leitos de UTI disponíveis e a taxa de mortalidade mostrando visualmente que, em geral, os bairros e adjacências com menor número de leitos de UTI também são os bairros com maiores taxas de mortalidade.
conclusão
Através da exploração e análise geoespacial, verificamos que as áreas/bairros com menor IDH e com menor cobertura hospitalar também eram as áreas com maior taxa de mortalidade, mostrando que há correlação entre a taxa de mortalidade por Covid-19 e o IDH.