RESUMO: Objetivo: Avaliar, por meio de análise espaçotemporal, se a desigualdade econômica das Unidades Federativas (UF) do Brasil pode estar associada com o risco de infecção e morte por COVID-19. Métodos: Trata-se de um estudo ecológico, baseado em dados secundários das taxas de incidência e mortalidade para COVID-19. Os dados foram analisados em nível estadual, tendo como principal variável independente o coeficiente de Gini. Foram utilizados os registros de 12 dias, espaçados em uma semana cada, entre 21 de abril e 7 de julho de 2020. A variação semanal das taxas foi calculada pela regressão de Prais-Winsten, com o objetivo de medir a evolução da pandemia em cada UF. O teste de correlação de Spearman foi empregado para avaliar a correlação entre as taxas e suas evoluções semanais e as variáveis independentes. Por fim, realizou-se diagnóstico de dependência espacial dos dados e usou-se o modelo de defasagem da regressão espacial, quando aplicável. Resultados: As taxas de incidência e mortalidade por COVID-19 foram crescentes em todas as UF brasileiras, tendo sido mais acentuada entre aquelas com maior desigualdade econômica. A associação entre coeficiente de Gini e incidência e mortalidade por COVID-19 manteve-se mesmo quando levados em consideração aspectos demográficos e espaciais. Conclusão: A desigualdade econômica pode exercer papel importante no impacto da COVID-19 em território brasileiro, por meio de efeitos absolutos e contextuais. Políticas estruturais para a redução da desigualdade são fundamentais para o enfrentamento dessa e de futuras crises sanitárias no Brasil.
Objective: To investigate the prevalence and factors associated with suicide risk among high school students from a federal educational institution in Rio Grande do Sul (IFRS). Methods: This is a cross-sectional study based on a census of students (n=510) enrolled in IFRS, campus Rio Grande, in the second half of 2019. Data were collected through a self-administered questionnaire. Suicide risk was measured with the instrument Mini-International Neuropsychiatric Interview, and data were analyzed using Poisson regression with robust variance adjustment. Results: The prevalence of high suicide risk was 17.3% (95% confidence interval — 95%CI 14.0–20.0), with the following independent associated factors: female gender, higher socioeconomic status, alcohol consumption, less social support, attempt to lose weight, self-harm behavior, and increased risk of depression, anxiety, and stress. Conclusions: One in six students showed a high suicide risk. The identification of factors associated with the outcome is useful for detecting the most severe cases and referring them to specialized care.
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