Resumo O objetivo do estudo é analisar a mudança do padrão espacial da taxa de mortalidade por homicídios (TMH) no Brasil, entre 2000 e 2015. Trata-se de estudo ecológico por microrregiões das TMH do Sistema de Informações sobre Mortalidade, utilizando os índices de Moran e clusters de áreas críticas (95% de confiança). A TMH cresceu 6% (para 29,1/100 mil hab.; IC95% 28,9; 29,4), e em 80% das microrregiões entre 2000 e 2015. O número de áreas com altas TMH (> 38,2/100 mil) aumentou 2,7 vezes. Em 2000, as áreas com TMH mais altas concentravam-se em Pernambuco, São Paulo, Mato Grosso e Rio de Janeiro; em 2015, passam a ocupar estados das regiões Norte e Nordeste. As áreas mais críticas estão no litoral do Nordeste e nas fronteiras do Pará e Maranhão na Amazônia Legal. As menores TMH (até 19,1/100 mil) estão mais presentes nas microrregiões de São Paulo e Santa Catarina, com aglomerados menos críticos nas regiões Sudeste e Sul. O homicídio se expandiu para dentro do território nacional, com deslocamento entre regiões, em direção principalmente às mais pobres, que mostram áreas mais críticas em cenários distintos, como fronteiras de estados e litoral. Inversamente, há contração expressiva do homicídio em estados de regiões de desenvolvimento alto, com presença de áreas menos críticas.

Abstract The scope of this paper is to analyze the variation of the spatial pattern of the homicide rate in Brazil between 2000 and 2015. It is an ecological study by micro-regions of homicides taken from the Mortality Information System, using Moran indexes, and critical area clusters (95% CI). The rate increased by 6% (to 29.1/100,000 inhabitants (95% CI 28.9, 29.4), and in 80% of the micro regions between 2000 and 2015. The areas with high rates (> 38.2/100,000) increased 2.7-fold. In 2000, the highest rates were concentrated in areas in Pernambuco, São Paulo, Mato Grosso and Rio de Janeiro; by 2015, it will affect most states in the North and Northeast. The coastal regions of the Northeast and borders of Pará and Maranhão in the Amazon are critical areas. The lowest rate (19.1/100,000) is in São Paulo and Santa Catarina micro regions, with less critical clusters in the Southeast and South regions. Homicides have expanded into the interior of Brazil, with displacement between regions, mainly gravitating towards the poorest, which exhibit more critical areas in several scenarios, such as state borders and the coast. Conversely, there is marked contraction of homicides in states of highly developed regions with the presence of less critical areas. Key words Homicide

Resumo O objetivo do estudo é analisar a mudança do padrão espacial da taxa de mortalidade por homicídios (TMH) no Brasil, entre 2000 e 2015. Trata-se de estudo ecológico por microrregiões das TMH do Sistema de Informações sobre Mortalidade, utilizando os índices de Moran e clusters de áreas críticas (95% de confiança). A TMH cresceu 6% (para 29,1/100 mil hab.; IC95% 28,9; 29,4), e em 80% das microrregiões entre 2000 e 2015. O número de áreas com altas TMH (> 38,2/100 mil) aumentou 2,7 vezes. Em 2000, as áreas com TMH mais altas concentravam-se em Pernambuco, São Paulo, Mato Grosso e Rio de Janeiro; em 2015, passam a ocupar estados das regiões Norte e Nordeste. As áreas mais críticas estão no litoral do Nordeste e nas fronteiras do Pará e Maranhão na Amazônia Legal. As menores TMH (até 19,1/100 mil) estão mais presentes nas microrregiões de São Paulo e Santa Catarina, com aglomerados menos críticos nas regiões Sudeste e Sul. O homicídio se expandiu para dentro do território nacional, com deslocamento entre regiões, em direção principalmente às mais pobres, que mostram áreas mais críticas em cenários distintos, como fronteiras de estados e litoral. Inversamente, há contração expressiva do homicídio em estados de regiões de desenvolvimento alto, com presença de áreas menos críticas.

Abstract The scope of this paper is to analyze the variation of the spatial pattern of the homicide rate in Brazil between 2000 and 2015. It is an ecological study by micro-regions of homicides taken from the Mortality Information System, using Moran indexes, and critical area clusters (95% CI). The rate increased by 6% (to 29.1/100,000 inhabitants (95% CI 28.9, 29.4), and in 80% of the micro regions between 2000 and 2015. The areas with high rates (> 38.2/100,000) increased 2.7-fold. In 2000, the highest rates were concentrated in areas in Pernambuco, São Paulo, Mato Grosso and Rio de Janeiro; by 2015, it will affect most states in the North and Northeast. The coastal regions of the Northeast and borders of Pará and Maranhão in the Amazon are critical areas. The lowest rate (19.1/100,000) is in São Paulo and Santa Catarina micro regions, with less critical clusters in the Southeast and South regions. Homicides have expanded into the interior of Brazil, with displacement between regions, mainly gravitating towards the poorest, which exhibit more critical areas in several scenarios, such as state borders and the coast. Conversely, there is marked contraction of homicides in states of highly developed regions with the presence of less critical areas. Key words Homicide

RESUMO Introdução: Causas inespecíficas de mortalidade estão entre os indicadores tradicionais de qualidade da informação. Objetivo: Verificar o desempenho das 60 cidades do projeto Dados para a Saúde e analisar a reclassificação das causas externas inespecíficas de mortalidade (CEI). Métodos: A partir de registros de 2017 do Sistema de Informações sobre Mortalidade, comparou-se proporções e variações percentuais após investigação das CEI, entre cidades do projeto e demais cidades, e calculou-se percentual de reclassificação para causas específicas. Resultados: As cidades do projeto concentraram 52% (n = 11.759) das CEI do Brasil, das quais 64,5% foram reclassificadas após investigação, enquanto as demais cidades reclassificaram 31%. Resultados foram semelhantes para homens, jovens, negros, cidades metropolitanas, região Sudeste, e em eventos atestados por institutos forenses. Nas cidades do projeto, acidentes de pedestres foram causas com maior reclassificação. Em homens, as CEI migraram para homicídios (23,8%) e acidentes de transporte terrestre (ATT) (11,1%), com destaque para motociclistas (4,4%) e pedestres (4,3%). Em mulheres, essas causas foram alteradas para outras causas acidentais (20,8%), ATT (10,6%) e homicídios (7,9%). CEI migraram para ATT (18,3%) no grupo de idade de 0 a 14 anos, e homicídios (32,5%) no grupo de 15 a 44 anos. Conclusão: As cidades do projeto obtiveram melhores resultados após investigação de CEI, possibilitando analisar a reclassificação para causas específicas, por sexo e faixas etárias.

ABSTRACT Background: Unspecified causes of death are among the traditional indicators of quality of information. Objective: To verify the performance of the 60 cities in the Data for Health Initiative project and to analyze the reclassification of unspecified external causes of death (UEC). Methods: Using the 2017 records from the Mortality Information System, the proportion and percent change in UEC were compared after investigation between project cities and other cities, and the percent of reclassification to specific external causes was calculated. Results: The project cities comprised 52% (n = 11,759) of the total UEC in Brazil, of which 64.5% were reclassified after investigation, whereas the other cities reclassified 31% of UEC. Results were similar for men, youth, blacks, metropolitan cities, the Southeast region, and deaths attested by forensic institutes. In the project cities, pedestrian traffic accidents were external causes with greater reclassification. In men, the UEC was reclassified to homicides (23.8%) and accident of terrestrial transportation (ATT) (11.1%), with motorcyclists (4.4%) and pedestrians (4.3%) being the most prominent. In women, these causes were changed to other accident causes (20.8%), ATT (10.6%) and homicides (7.9%). UEC changed to ATT (18.3%) in the age groups of 0-14 years old and to homicides (32.5%) in the age groups of 15-44 years. Conclusion: The project cities obtained better results after investigation of UEC, enabling analysis of the reclassification to specific causes by sex and age groups.

RESUMO Introdução: Causas inespecíficas de mortalidade estão entre os indicadores tradicionais de qualidade da informação. Objetivo: Verificar o desempenho das 60 cidades do projeto Dados para a Saúde e analisar a reclassificação das causas externas inespecíficas de mortalidade (CEI). Métodos: A partir de registros de 2017 do Sistema de Informações sobre Mortalidade, comparou-se proporções e variações percentuais após investigação das CEI, entre cidades do projeto e demais cidades, e calculou-se percentual de reclassificação para causas específicas. Resultados: As cidades do projeto concentraram 52% (n = 11.759) das CEI do Brasil, das quais 64,5% foram reclassificadas após investigação, enquanto as demais cidades reclassificaram 31%. Resultados foram semelhantes para homens, jovens, negros, cidades metropolitanas, região Sudeste, e em eventos atestados por institutos forenses. Nas cidades do projeto, acidentes de pedestres foram causas com maior reclassificação. Em homens, as CEI migraram para homicídios (23,8%) e acidentes de transporte terrestre (ATT) (11,1%), com destaque para motociclistas (4,4%) e pedestres (4,3%). Em mulheres, essas causas foram alteradas para outras causas acidentais (20,8%), ATT (10,6%) e homicídios (7,9%). CEI migraram para ATT (18,3%) no grupo de idade de 0 a 14 anos, e homicídios (32,5%) no grupo de 15 a 44 anos. Conclusão: As cidades do projeto obtiveram melhores resultados após investigação de CEI, possibilitando analisar a reclassificação para causas específicas, por sexo e faixas etárias.

ABSTRACT Background: Unspecified causes of death are among the traditional indicators of quality of information. Objective: To verify the performance of the 60 cities in the Data for Health Initiative project and to analyze the reclassification of unspecified external causes of death (UEC). Methods: Using the 2017 records from the Mortality Information System, the proportion and percent change in UEC were compared after investigation between project cities and other cities, and the percent of reclassification to specific external causes was calculated. Results: The project cities comprised 52% (n = 11,759) of the total UEC in Brazil, of which 64.5% were reclassified after investigation, whereas the other cities reclassified 31% of UEC. Results were similar for men, youth, blacks, metropolitan cities, the Southeast region, and deaths attested by forensic institutes. In the project cities, pedestrian traffic accidents were external causes with greater reclassification. In men, the UEC was reclassified to homicides (23.8%) and accident of terrestrial transportation (ATT) (11.1%), with motorcyclists (4.4%) and pedestrians (4.3%) being the most prominent. In women, these causes were changed to other accident causes (20.8%), ATT (10.6%) and homicides (7.9%). UEC changed to ATT (18.3%) in the age groups of 0-14 years old and to homicides (32.5%) in the age groups of 15-44 years. Conclusion: The project cities obtained better results after investigation of UEC, enabling analysis of the reclassification to specific causes by sex and age groups.