Relação dos indicadores de desigualdade social na distribuição espacial dos casos de Zika Vírus

Resumo O objetivo deste artigo é analisar a possível relação de indicadores que refletem a desigualdade social sobre a distribuição espacial dos casos de Zika vírus (ZIKV) em um estado do Nordeste brasileiro no Biênio 2015-2016. Estudo ecológico com dados das notificações de casos de ZIKV e indicadores sociodemográficos do estado do Rio Grande do Norte (RN) calculados a partir de dados da Secretaria de Estado de Saúde Pública do RN (SESAP-RN) e DATASUS. Os dados foram analisados no Terraview versão 4.2.2, no GeoDa versão 1.12 e no IBM SPSS Statistics 21. Observou-se que tanto a Taxa Média de Incidência (TMI) de casos de ZIKV no biênio de 2015-2016 (Moran=0,139; p=0,03) quanto a TMI de violência (Moran=0,295; p=0,02), renda média domiciliar (Moran=0,344; p=0,01) e taxa de desemprego (Moran=0,231; p=0,01) obedeceram um padrão geográfico de distribuição espacial. Na análise de regressão linear múltipla as variáveis TMI de violência e renda domiciliar média explicaram 55% da variação da TMI de ZIKV no biênio 2015-2016 (R2 ajustado = 0,55). Municípios com mais notificações de violência e renda média favorável, como a capital, detêm maiores TMI de casos de ZIKV, fenômeno mediado possivelmente pela melhor organização, maior clareza aos problemas socioambientais e ainda, melhor acesso aos serviços de saúde. Abstract The aim of this article was to analyze the possible relationship between social inequality indicators and the spatial distribution of ZIKV cases in a state in Northeastern Brazil in 2015-16. This is an ecological study with the data of notified ZIKV cases and the sociodemographic indicators of Rio Grande do Norte state (RN), based on information from the State Public Health Department (SESAP-RN) and DATASUS. The data were analyzed in Terraview version 4.2.2, Geoda version 1.12 and IBM SPSS Statistics 21. Both the average incidence rate (AIR) of ZIKV cases in 2015-16 (Moran = 0.139; p= 0.03) and the AIR of violence (Moran= 0.295; p= 0.02), average household income (Moran= 0.344; p=0.01) and unemployment rate (Moran= 0.231; p=0.01) exhibited a geographic spatial distribution pattern. In multiple linear regression analysis, the variables AIR of violence and average household income explained 55% of the variation in the AIR of ZIKV in 2015-16 (adjusted R2 = 0.55). Municipalities with more notifications of violence and higher average income, such as the state capital, reported a higher number of ZIKV cases, possibly due to better organization, greater aware