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RESUMO INTRODUÇÃO O câncer de pulmão (CP) é um relevante problema de saúde pública no Brasil e no mundo, dada sua alta incidência e mortalidade. Assim, objetiva-se analisar a distribuição do tabagismo e da carga tabágica segundo características sociodemográficas e disparidades no acesso, no tratamento e na mortalidade por CP no Brasil, em 2013 e 2019. MÉTODO Estudo retrospectivo de triangulação de fontes de dados de abrangência nacional: a) análise da distribuição do tabagismo, baseada na Pesquisa Nacional de Saúde (PNS); b) investigação dos registros de CP, via Registros Hospitalares de Câncer (RHC); e c) distribuição da mortalidade por CP, no Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM). RESULTADOS Verificou-se redução do percentual de pessoas que nunca fumaram de 2013 (68,5%) para 2019 (60,2%), assim como da carga tabágica (anos-maço). Esta foi observada maior em homens em pessoas de faixas etárias mais avançadas e de menor escolaridade. Em relação aos pacientes registrados no RHC, a entrada no serviço de saúde se dá a partir de 50 anos, e apenas 19% nunca fumaram. Ao passo que os fumantes na população são majoritariamente pardos, os pacientes no RHC são em maioria brancos. Quanto ao estadiamento inicial (I e II), é mais frequente em pessoas brancas e que nunca fumaram. A taxa de mortalidade apresentou variação de 1,00, para pessoas com ensino superior, a 3,36, entre pessoas sem instrução, assim como pessoas brancas têm uma taxa de mortalidade três vezes maior que a de pessoas negras e pardas. CONCLUSÃO Este artigo apontou relevantes disparidades sociodemográficas no acesso ao diagnóstico, tratamento e mortalidade do CP. Assim, recomenda-se: fortalecer o Registro de Câncer de Base Populacional; desenvolver e implementar estratégia de screening de CP no Brasil, uma vez que a realização de estratégias de prevenção e diagnóstico precoce combinadas funcionam melhor no controle da mortalidade pela doença; e investimento contínuo nas políticas de prevenção e controle do tabagismo.

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ABSTRACT INTRODUCTION Lung cancer (LC) is a relevant public health problem in Brazil and worldwide, given its high incidence and mortality. Thus, the objective of this study is to analyze the distribution of smoking and smoking status according to sociodemographic characteristics and disparities in access, treatment, and mortality due to LC in Brazil in 2013 and 2019. METHOD Retrospective study of triangulation of national data sources: a) analysis of the distribution of smoking, based on the National Survey of Health (PNS); b) investigation of LC records via Hospital-based Cancer Registry (HCR); and c) distribution of mortality due to LC in the Mortality Information System (SIM). RESULTS There was a decrease in the percentage of people who had never smoked from 2013 (68.5%) to 2019 (60.2%) and in smoking history (pack-years). This was observed to be greater in men, people of older age groups, and those with less education. Concerning patients registered in the HCR, entry into the healthcare service occurs at the age of 50, and only 19% have never smoked. While smokers in the population are mainly Mixed-race, patients in the HCR are primarily White. As for the initial stage (I and II), it is more common in White people and people who have never smoked. The mortality rate varied from 1.00 for people with higher education to 3.36 for people without education. Furthermore, White people have a mortality rate three times higher than that of Black and mixed-race people. CONCLUSION This article highlighted relevant sociodemographic disparities in access to LC diagnosis, treatment, and mortality. Therefore, the recommendation is to strengthen the Population-Based Cancer Registry and develop and implement a nationwide LC screening strategy in Brazil since combined prevention and early diagnosis strategies work better in controlling mortality from the disease and continued investment in tobacco prevention and control policies.

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RESUMO OBJETIVO Identificar os padrões espaciais da qualidade da estrutura dos serviços de atenção primária à saúde e do processo de trabalho das equipes e seus efeitos na mortalidade infantil no Brasil. MÉTODOS Estudo ecológico de agregados espaciais, empregando como unidade de análise os 5.570 municípios do Brasil. Foram utilizados bancos de dados secundários do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e Qualidade da Atenção Básica (PMAQ-AB), do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) e do Sistema de Informações de Nascidos Vivos (SINASC). Em 2018, a taxa de mortalidade infantil foi o desfecho do estudo, e as variáveis de exposição foram a proporção de unidade básica de saúde (UBS) com estrutura e processo de trabalho adequados. Os índices de Moran global e local foram usados para avaliar o grau de dependência e a autocorrelação espacial. Utilizou-se regressão linear espacial para análise de dados. RESULTADOS Em 2018, no Brasil, a taxa de mortalidade infantil foi de 12,4/1.000 nascidos vivos, variando de 10,6/1.000 e 11,2/1.000 no Sul e no Sudeste, respectivamente, até 14,1/1.000 e 14,5/1.000, nas regiões Nordeste e Norte, respectivamente. A proporção de equipes com processo de trabalho adequado (β = - 3,13) e a de unidades básicas de saúde com estrutura adequada (β = - 0,34) foram associadas à redução da taxa de mortalidade infantil. Observou-se autocorrelação espacial entre as taxas de mortalidade infantil médias suavizadas e indicadores da estrutura dos serviços de atenção primária à saúde e do processo de trabalho das equipes, com valores mais elevados no Norte e no Nordeste do Brasil. CONCLUSÕES Existe relação entre a estrutura dos serviços de atenção primária à saúde e o processo de trabalho das equipes com a taxa de mortalidade infantil. Neste sentido, o investimento na qualificação da atenção à saúde no âmbito da atenção primária à saúde pode impactar na redução da taxa de mortalidade infantil e na melhoria da atenção à saúde infantil.

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ABSTRACT OBJECTIVE To identify the spatial patterns of the quality of the structure of primary health care services and the teams’ work process and their effects on infant mortality in Brazil. METHODS An ecological study of spatial aggregates, using the 5,570 municipalities in Brazil as the unit of analysis. Secondary databases from the Programa Nacional de Melhoria do Acesso e Qualidade da Atenção Básica (PMAQ-AB – National Program for Improving Access and Quality of Primary Care), the Mortality Information System (SIM), and the Live Birth Information System (SINASC) were used. In 2018, the infant mortality rate was the outcome of the study, and the exposure variables were the proportion of basic health units (BHU) with adequate structure and work processes. Global and local Moran’s indices were used to evaluate the degree of dependence and spatial autocorrelation. Spatial linear regression was used for data analysis. RESULTS In 2018, in Brazil, the infant mortality rate was 12.4/1,000 live births, ranging from 10.6/1,000 and 11.2/1,000 in the South and Southeast, respectively, to 14.1/1,000 and 14.5/1,000 in the Northeast and North regions, respectively. The proportion of teams with an adequate work process (β = −3.13) and the proportion of basic health units with an adequate structure (β = −0.34) were associated with a reduction in the infant mortality rate. Spatial autocorrelation was observed between smoothed mean infant mortality rates and indicators of the structure of primary health care services and the team’s work process, with higher values in the North and Northeast of Brazil. CONCLUSIONS There is a relationship between the structure of primary health care services and the teams’ work process with the infant mortality rate. In this sense, investment in the qualification of health care within the scope of primary health care can have an impact on reducing the infant mortality rate and improving child health care.

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ABSTRACT OBJECTIVE To assess regional and national mortality and years of life lost (YLL) related to adverse drug events in Brazil. METHODS This is an ecological study in which death records from 2009 to 2018 from the Mortality Information System were analyzed. Codes from the International Classification of Diseases 10th revision (ICD-10) that indicated drugs as the cause of death were identified. The number of deaths and the YLL due to adverse drug events were obtained. Crude, age- and gender-specific, and age-adjusted mortality rates and YLL rates per 100,000 inhabitants were formed by year, age group, gender, and Brazilian Federative Unit. Rate ratios were calculated by comparing rates from 2009 to 2018. A joinpoint regression model was applied for temporal analysis. RESULTS For the selected ICD-10 codes, a total of 95,231 deaths and 2,843,413 YLL were recorded. Mortality rates from adverse drug events increased by a mean of 2.5% per year, and YLL rates increased by 3.7%. Increases in rates were observed in almost all age groups for both genders. Variations in rates were found between Federative Units, with the highest age-adjusted mortality and YLL rates occurring in the Distrito Federal. CONCLUSIONS The numbers and rates of deaths and YLL increased during the study period, and variations in rates of deaths and YLL were observed between Brazilian Federative Units. Information on multiple causes of death from death certificates can be useful for quantifying adverse drug events and analyzing them geographically, by age and by gender.

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RESUMO OBJETIVO Integrar os conceitos de Saúde Planetária e Big Data ao modelo de Donabedian, para avaliar o Programa de Combate à Dengue no estado de São Paulo. MÉTODOS Foram adotados métodos de Ciência de Dados para integração e análise de dados relacionados à dengue, agregando o contexto aos componentes de estrutura e de resultado do modelo de Donabedian. Esses dados, considerando o período de 2010 a 2019, foram coletados de fontes como Datasus, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), WorldClim e MapBiomas, e integrados em um Data Warehouse. Para a identificação de grupos com contextos similares, foi utilizado o algoritmo K-means. Em seguida, foram realizadas análises estatísticas e visualizações espaciais dos grupos, considerando variáveis socioeconômicas, demográficas, solo, estrutura de saúde e casos de dengue. RESULTADOS Com o uso das variáveis climáticas, o algoritmo K-means identificou quatro grupos de municípios com características similares. A comparação dos seus indicadores revelou certos padrões nos municípios com pior desempenho quanto aos resultados de casos de dengue. Embora tivessem melhores condições econômicas, eles tinham menor número médio de agentes comunitários e de unidades básicas de saúde por habitante. Dessa forma, as condições econômicas não refletiram em melhor estrutura de saúde nos três indicadores avaliados. Outra característica desses municípios é a urbanização. Os municípios de pior desempenho tinham maior taxa de população urbana e de modificações antrópicas relacionadas à urbanização. CONCLUSÕES Por meio desta metodologia, foi possível identificar importantes deficiências nas condições para a execução do programa de combate à dengue no estado de São Paulo. A integração de diversas bases de dados e a utilização de métodos de Ciência de Dados permitiram a avaliação do programa em larga escala, considerando o contexto em que as ações são executadas. Dessa forma, a gestão pública pode utilizar as informações coletadas para planejar ações e investir de acordo com as deficiências de cada local.

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ABSTRACT OBJECTIVE This study aims to integrate the concepts of planetary health and big data into the Donabedian model to evaluate the Brazilian dengue control program in the state of São Paulo. METHODS Data science methods were used to integrate and analyze dengue-related data, adding context to the structure and outcome components of the Donabedian model. This data, considering the period from 2010 to 2019, was collected from sources such as Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS), the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), WorldClim, and MapBiomas. These data were integrated into a Data Warehouse. K-means algorithm was used to identify groups with similar contexts. Then, statistical analyses and spatial visualizations of the groups were performed, considering socioeconomic and demographic variables, soil, health structure, and dengue cases. OUTCOMES Using climate variables, the K-means algorithm identified four groups of municipalities with similar characteristics. The comparison of their indicators revealed certain patterns in the municipalities with the worst performance in terms of dengue case outcomes. Although presenting better economic conditions, these municipalities held a lower average number of community healthcare agents and basic health units per inhabitant. Thus, economic conditions did not reflect better health structure among the three studied indicators. Another characteristic of these municipalities is urbanization. The worst performing municipalities presented a higher rate of urban population and human activity related to urbanization. CONCLUSIONS This methodology identified important deficiencies in the implementation of the dengue control program in the state of São Paulo. The integration of several databases and the use of Data Science methods allowed the evaluation of the program on a large scale, considering the context in which activities are conducted. These data can be used by the public administration to plan actions and invest according to the deficiencies of each location.

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RESUMO OBJETIVO Apresentar os resultados da análise de custos para a modalidade de consulta remota (teleconsulta) em comparação à consulta presencial, em pacientes com diabetes do tipo 2, no Sistema Único de Saúde (SUS) brasileiro, na cidade Joinville, Santa Catarina. Para além dos custos, sob a perspectiva do gestor local, o artigo também apresenta estimativas sob perspectiva do paciente, a partir dos custos de transporte associados a cada modalidade de consulta. MÉTODO Foram coletados dados de 246 consultas, remotas e presenciais, entre 2021 e 2023, no contexto de um ensaio clínico randomizado sobre o impacto da teleconsulta realizado na cidade de Joinville, SC. As teleconsultas foram realizadas em Unidades Básicas de Saúde (UBS) e as consultas presenciais no Centro de Saúde Especializada. Para o cálculo dos custos, foi utilizado o método de custos baseado em tempo e atividade (TDABC) e, para o cálculo dos custos relativos aos transportes dos pacientes, foram coletados dados diretamente com os participantes da pesquisa. Foram analisados e comparados descritivamente os custos médios e o tempo de realização de cada modalidade de consulta em diferentes cenários e perspectivas. RESULTADOS Considerando apenas a perspectiva do gestor local do SUS, os custos para a realização da teleconsulta se mostraram 4,5% maiores do que para uma consulta presencial. Contudo, quando considerados os custos de transporte associados a cada paciente, o valor estimado da consulta presencial passa a ser 7,7% maior e, no caso de consultas em outros municípios, 15% maior do que a teleconsulta. CONCLUSÃO Os resultados demonstram que a incorporação da teleconsulta dentro do SUS pode trazer vantagens econômicas, a depender da perspectiva e do cenário considerado, além de ser uma estratégia com potencial para aumentar o acesso à atenção especializada na rede pública.

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ABSTRACT OBJECTIVE To present the results of a cost analysis of remote consultations (teleconsultations) compared to in-person consultations for patients with type 2 diabetes, in the Brazilian public healthcare system (SUS) in the city of Joinville, Santa Catarina (SC). In addition to the costs from the local manager’s perspective, the article also presents estimates from the patient’s perspective, based on the transportation costs associated with each type of consultation. METHOD Data were collected from 246 consultations, both remote and in-person, between 2021 and 2023, in the context of a randomized clinical trial on the impact of teleconsultation carried out in the city of Joinville, SC. Teleconsultations were carried out at Primary Health Units (PHU) and in-person consultations at the Specialized Health Center. The consultation costs were calculate by the method time and activity-based costing (TDABC), and for the estimate of transportation costs data was collected directly from the research participants . The mean costs and time required to carry out each type of consultation in different scenarios and perspectives were analyzed and compared descriptively. RESULTS Considering only the local SUS manager’s perspective, the costs for carrying out a teleconsultation were 4.5% higher than for an in-person consultation. However, when considering the transportation costs associated with each patient, the estimated value of the in-person consultation becomes 7.7% higher and, in the case of consultations in other municipalities, 15% higher than the teleconsultation. CONCLUSION The results demonstrate that the incorporation of teleconsultation within the SUS can bring economic advantages depending on the perspective and scenario considered, in addition to being a strategy with the potential to increase access to specialized care in the public network.

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RESUMO OBJETIVO Analisar o impacto do projeto estadual de pesquisa-ação nos indicadores de imunização (coberturas vacinais – CV, homogeneidade de cobertura vacinal – HCV, taxa de abandono – TA e classificação de risco) antes e após a intervenção em municípios e Gerências Regionais de Saúde/Superintendências Regionais de Saúde (GRS/SRS) prioritários. MÉTODOS O projeto estadual de pesquisa-ação foi um ensaio clínico comunitário, do tipo antes-depois, realizado em 212 municípios pertencentes a oito GRS/SRS do estado de Minas Gerais, Brasil. Compuseram a amostra do estudo as SRS/GRS com tendência decrescente para a cobertura vacinal de rotina em crianças menores de 1 ano, no período de 2015 a 2020. Neste estudo, foram utilizados dados secundários de CV e TA de 10 imunobiológicos recomendados para crianças menores de 2 anos, no período de janeiro a dezembro de 2021 (período pré-intervenção, anterior ao projeto estadual de pesquisa-ação) e de janeiro a dezembro de 2022 (período pós-intervenção). As variáveis categóricas foram apresentadas em proporções e, inicialmente, realizou-se a comparação entre as de TA, HCV e a classificação de risco para a transmissão de doenças imunopreveníveis, segundo os dois períodos (2021 e 2022), utilizando-se o teste McNemar. RESULTADOS Observou-se um aumento de todos os indicadores de imunização após a realização do projeto de pesquisa-ação. No ano de 2021, 80,66% dos municípios do estado tiveram a classificação de risco para transmissão de doenças imunopreveníveis como “alto e muito alto risco”. Em 2022, o valor foi reduzido para 68,40%. CONCLUSÕES A classificação de risco para transmissão de doenças imunopreveníveis é um mecanismo importante para auxiliar os gestores na definição de prioridades. O projeto estadual de pesquisa-ação empregou um método que possibilitou a construção e a execução de planos de ação singulares a cada município, direcionando a melhoria dos indicadores de imunização no estado.

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ABSTRACT OBJECTIVE Analyze the impact of the state research-action project on immunization indicators (vaccination coverage – VC, homogeneity of vaccination coverage – HVC, dropout rate – DR, and risk rating) before and after the intervention in municipalities and priority Regional Health Administrations/Regional Health Superintendencies (RHA/RHS). METHODS The state research-action project was a before-after community clinical trial conducted in 212 municipalities belonging to eight RHA/RHS in the state of Minas Gerais, Brazil. The study sample comprised RHA/RHS with a decreasing trend for routine vaccination coverage in children under one year from 2015 to 2020. This study used secondary VC and DR data from 10 immunobiologicals recommended for children younger than two years from January to December 2021 (pre-intervention period, prior to the state research-action project) and from January to December 2022 (post-intervention period). The categorical variables were presented in proportions, and initially, a comparison was made between those of DR, HVC, and the risk rating for the transmission of vaccine-preventable diseases, according to the two periods (2021 and 2022), using the McNemar test. RESULTS All immunization indicators increased after conducting the research-action project. In 2021, 80.66% of the state’s municipalities had a risk rating for the transmission of vaccine-preventable diseases as “high and very high.” In 2022, the value reduced to 68.40%. CONCLUSIONS Risk rating for the transmission of vaccine-preventable diseases is an important mechanism to assist managers in defining priorities. The state research-action project used a method that enabled the construction and execution of unique action plans for each municipality, directing the improvement of immunization indicators in the state.

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RESUMO OBJETIVO Avaliar a associação entre a idade gestacional e as áreas verdes, áreas construídas urbanas e a concentração de material particulado 2,5 (MP2,5) em São Paulo, analisando a distribuição irregular dessas áreas e os níveis de poluição acima do recomendado. MÉTODOS A população utilizada no estudo foi a dos nascidos vivos no ano de 2012, com os dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivo (Sinasc) na cidade de São Paulo. Por meio de imagens de satélites e realizando a classificação supervisionada, obtivemos a distribuição e quantidade de áreas verdes e de áreas construídas, na cidade de São Paulo, assim como as concentrações de MP2,5. Regressões logísticas foram utilizadas para obter possíveis associações. RESULTADOS Os resultados do estudo mostram que menor percentual de áreas verdes está associado significativamente com maior chance de prematuridade. Maior densidade de construção foi associada positivamente com a razão de chance de nascimento prematuro. Não encontramos resultados significativos entre a poluição do ar (MP2,5) e prematuridade. CONCLUSÕES Os resultados deste estudo demostraram que áreas mais verdes em relação às áreas menos verdes são menos associadas a nascimentos prematuros.

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ABSTRACT OBJECTIVE To evaluate the association between gestational age and green areas, urban built areas, and the concentration of particulate matter 2.5 (PM2.5) in the city of São Paulo, analyzing the irregular distribution of these areas and pollution levels above the recommended level. METHODS The study population consisted of a cohort of live births from 2012, and data from the Live Birth Information System (Sinasc) of the city of São Paulo were used. Using satellite images and supervised classification, the distribution and quantity of green areas and built areas in the city of São Paulo was obtained, as well as the concentrations of PM2.5. Logistic regressions were used to obtain possible associations. RESULTS The results of the study show that a lower percentage of green areas is significantly associated with a higher chance of preterm births. A higher building density was positively associated with the odds ratio for preterm birth. We did not find any significant associations between air pollution (PM2.5) and preterm births. CONCLUSIONS The results of this study show that greener areas are less associated with preterm births when compared with less green areas.