Abstract: The objective of this research study is to develop a simple application on Microsoft Excel for univariate statistical analysis of experiments. Classic ANOVA procedures are included for models with or without factorial structure (double or triple, including additional treatments), split-plot, split-block, simple nested, and repeated ANOVA measures of balanced or unbalanced data. The tool can run average tests and perform regression analysis for linear and non-linear models. The application automatically performs tests for normality, homoscedasticity, and additivity requirements. In case of violation, the program also automatically scans for outliers or a suitable data transformation. The application also allows the performance of ANCOVA and provides the Papadakis method for correction of spatial autocorrelation and other analyses. The application (available for free at speedstatsoftware.wordpress.com in English, Portuguese, and Spanish) has been tested with the resolution of hundreds of examples and is also adapted for use in LibreOffice.

Resumen: El objetivo de esta investigación es desarrollar una aplicación sencilla en Excel para el análisis estadístico univariado de experimentos. Se incluyen procedimientos de ANOVA clásicos con o sin estructura factorial (doble o triple, incluyendo tratamientos adicionales), de parcela dividida, de split-blocks, nested y ANOVA de medidas repetidas para datos balanceados o desbalanceados. La herramienta puede ejecutar pruebas de promedios y análisis de regresión para modelos lineales y no lineales. La aplicación realiza automáticamente pruebas para verificar los requisitos de normalidad, homocedasticidad y aditividad. En caso de infracción, el programa también busca automáticamente valores atípicos o recomienda una transformación de datos adecuada. El software también permite la realización de ANCOVA y proporciona el método Papadakis para la corrección de autocorrelación espacial, entre otros análisis. La aplicación (disponible de forma gratuita en speedstatsoftware.wordpress.com, con versiones en inglés, portugués y español) ha sido probada con éxito en la resolución de cientos de ejemplos y también ha sido adaptada para su uso en LibreOffice.

Abstract The current development model’s accumulation logic has resulted in the emergence and consolidation of social processes like segregation, leading to differentiated access and availability of urban goods and services among social groups based on socioeconomic, ethnic, or societal standing. The current development model’s accumulation logic has resulted in the emergence and consolidation of social processes like segregation, leading to differentiated access and availability of urban goods and services among social groups based on socioeconomic, ethnic, or societal standing. This disparity impacts employment levels, educational performance, urban decay, and environmental degradation. In this context, the article aims to examine the socio-spatial segregation in the access to socioenvironmental amenities provided by public green spaces (EVP) in a medium-sized city, specifically Durango, Mexico. The analysis utilizes spatial analysis and statistical methods that involve five variables associated with EVPs: surface area, percentage, number, density, and the socio-economic level of the population. A spatial pattern of segregation was identified through these variables, resulting in four clusters that impact how the city of Durango is inhabited, produced, reproduced, lived, and constructed.

Resumen La lógica de acumulación del actual modelo de desarrollo ha favorecido la aparición y consolidación de procesos sociales de expresión espacial, como la segregación. Este fenómeno describe la disponibilidad y el acceso diferenciado a los bienes y servicios urbanos entre grupos sociales debido a su condición social, étnica o socioeconómica, lo que influye en niveles de empleo, desempeño educativo, deterioro urbanístico y degradación ambiental. En este contexto, el objetivo del artículo fue analizar la segregación socioespacial en el acceso a los bienes socioambientales proporcionados por los espacios verdes públicos (EVP) en una ciudad de tamaño medio, como es el caso de la ciudad de Durango, México. El análisis se basó en el uso de métodos de análisis y estadística espacial que involucraron cinco variables asociadas con los EVP: superficie, porcentaje, número, densidad y nivel socioeconómico de la población. A través de estas variables, se identificó un patrón espacial de segregación que se manifestó en cuatro agrupaciones que influyen en la forma en que se habita, se vive, se produce, se reproduce y se construye la ciudad de Durango.

Resumo O objetivo principal desta pesquisa foi realizar uma análise espacial das precipitações no Estado do Rio Grande do Norte (RN), através de técnicas geoestatísticas, comparando a média histórica com anos padrão chuvoso e seco. Para análise geoestatística, foram utilizados três indicadores denominados Índice Global de Moran, Moran Map e Diagrama de Espalhamento de Moran. Os resultados mostraram que as precipitações seguem um padrão mais evidente na mesorregião Leste potiguar. Tanto no ano considerado chuvoso, quanto no ano considerado seco, a maior parte dessa mesorregião apresentou um padrão Alto-Alto (HH), indicando que os municípios formam um agrupamento que representa autocorrelação espacial associada a valores mais elevados de precipitação no estado. Por outro lado, as regiões do Agreste e Central potiguar foram as mais secas.

Abstract The main goal of this research was to perform a spatial analysis of precipitation in the state of Rio Grande do Norte (RN) through geostatistical techniques, comparing the historical average data with rainy and dry standard years. Three indicators called Moran’s Global Index, Moran Map, and Moran’s Scattering Diagram were used for geostatistical analysis. The results showed that precipitation has a more evident pattern in the Eastern Potiguar mesoregion since both in the year considered rainy and, in a year considered dry, most of this mesoregion presented a (HH) pattern, that is, the municipalities form a cluster that represents spatial autocorrelation associated with higher values of precipitation in the state. The regions of Agreste and Central Potiguar were the driest.

Resumen El objetivo principal de esta investigación fue realizar un análisis espacial de la precipitación en el Estado de Rio Grande do Norte (RN), a través de técnicas geoestadísticas, comparando el promedio histórico con años patrones lluviosos y secos. Para el análisis geoestadístico se utilizaron tres indicadores denominados Índice Global de Moran, Mapa de Moran y Diagrama de Dispersión de Moran. Los resultados mostraron que la precipitación sigue un patrón más evidente en la mesoregión oriental de Potiguar, ya que, tanto en el año considerado lluvioso, como en un año considerado seco, la mayor parte de esta mesoregión mostró un patrón Alto, Alto (HH), es decir, los municipios forman un conglomerado que representa la autocorrelación espacial asociada a los valores más altos de precipitación en el estado. Las regiones de Agreste y Potiguar Central fueron las más secas.

ABSTRACT The generation of observation units of reduced dimensions and regular geometry is becoming increasingly important in spatial analysis. Following this line of work, the Institute of Statistics and Cartography of Andalusia has, for the last decade, developed information integrated into the statistical grid formed by regular cells of 250 x 250 meters, according to Eurostat guidelines. This article shows the results of the use of spatial distribution data of population and housing. Autocorrelation and spatial correlation analyses have been conducted to find out the relationship between the Smoothed Standardized Mortality Ratio and certain socioeconomic indicators, as well as certain housing characteristics. The results, along with the advantages of working at a territorial disaggregation level of reduced dimensions and with a homogeneous observation unit, are showing order to obtain a more exhaustive knowledge of the territory.

RESUMEN La generación de unidades de observación de dimensiones reducidas y geometría regular tiene cada vez más peso en el análisis espacial. Siguiendo esta línea de trabajo, el Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía elabora, desde hace diez años, información integrada en la malla estadística formada por celdas regulares de 250 x 250 metros según las directrices de Eurostat. En este artículo se muestran los resultados de la utilización de datos de distribución espacial de la población y de la vivienda. Se han realizado análisis de autocorrelación y de correlación espacial para conocer la relación que existe entre la Razón de Mortalidad Estandarizada Suavizada y determinados indicadores socioeconómicos y de algunas características de las viviendas. Se muestran los resultados y las ventajas de trabajar en un nivel de desagregación territorial de dimensiones reducidas y con una unidad de observación homogénea, para obtener así un conocimiento más exhaustivo del territorio.

ABSTRACT Objective: To analyze the transmission dynamics of dengue, a public health problem in Brazil and the Metropolitan Region of Belo Horizonte (MRBH). Methods: The spatiotemporal evolution of the occurrence of dengue in the municipality of Contagem, state of Minas Gerais, a region with high arbovirus transmission, was analyzed. Furthermore, epidemic and non-epidemic periods were analyzed, based on probable cases of dengue. This is an ecological study that used the Notifiable Diseases Information System (SINAN) national database. The analyses were carried out considering the period from epidemiological week (EW) 40 of 2011 to 39 of 2017. Spatial analysis tools (crude and smoothed incidence rate, directional distribution ellipse, global Moran index and local Moran index, and spatial scanning time with definition of epidemiological risk) were used. Results: The 2012 to 2013 and 2015 to 2016 epidemic cycles presented high incidence rates. The disease was concentrated in more urbanized areas, with a small increase in cases throughout the municipality. Seven statistically significant local clusters and areas with a high rate of cases and accentuated transmission in epidemic cycles were observed throughout the municipality. Spatial autocorrelation of the incidence rate was observed in all periods. Conclusion: The results of the present study highlight a significant and heterogeneous increase in dengue notifications in Contagem over the years, revealing distinct spatial patterns during epidemic and non-epidemic periods. Geoprocessing analysis identified high-risk areas, a piece of knowledge that can optimize the allocation of resources in the prevention and treatment of the disease for that municipality.

RESUMO Objetivo: Analisar a dinâmica de transmissão da dengue, problema de saúde pública no Brasil e Região Metropolitana de Belo Horizonte (RMBH). Métodos: Foi analisada a evolução espaçotemporal da ocorrência de dengue no município de Contagem, estado de Minas Gerais, região de alta transmissão da arbovirose. Ainda, foram analisados períodos epidêmicos e não epidêmicos, com base em casos prováveis de dengue. Trata-se de um estudo ecológico que utilizou o banco de dados nacional do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN). As análises foram realizadas considerando-se o período compreendido da semana epidemiológica 40 de 2011 a 39 de 2017. Ferramentas de análise espacial (taxa de incidência bruta e suavizada, elipse de distribuição direcional, índice de Moran global e índice de Moran local, e varredura espaçotemporal com definição do risco epidemiológico) foram utilizadas. Resultados: Os ciclos epidêmicos 2012 a 2013 e 2015 a 2016 apresentaram altas taxas de incidência. A doença concentrou-se em áreas mais urbanizadas, com pequena expansão de casos por todo o município. Foram observados sete aglomerados locais estatisticamente significativos e áreas com alta taxa de casos e transmissão acentuada em ciclos epidêmicos em todo o município. A autocorrelação espacial da taxa de incidência foi observada em todos os períodos. Conclusão: Os resultados do presente estudo destacam um aumento significativo e heterogêneo nas notificações de dengue em Contagem ao longo dos anos, revelando padrões espaciais distintos durante períodos epidêmicos e não epidêmicos. A análise de geoprocessamento identificou áreas de alto risco, conhecimento este que pode otimizar a alocação de recursos na prevenção e tratamento da doença para o referido município.

Abstract Seismic bearing capacity of strip footings is a challenging task for geotechnical engineers due to its stochastic framework instigated by the natural uncertainties incorporated into geotechnical properties and earthquake parameters. Consequently, the introduction of the random field theory into reliability analysis may provide power tools to succor designers check how reliable their designs. This paper aims to assess the seismic bearing capacity of shallow strip footings resting on soils with randomly varying parameters. Bearing capacity formulas for purely cohesive and cohesive-frictional soils are considered. The influence of the type of the autocorrelation functions (ACFs), the scale of fluctuations (SOFs) and the coefficient of variation (COV) of the random parameters are investigated. Statistical moments, probability density function (PDF) and failure probability (Pf) of the seismic bearing capacity are computed. It is shown that the Single Exponential (SNE) ACF is the most appropriate function to characterize the spatial variability of the soil properties since it provides conservative results. On other hand, the results indicate that the increase in the coefficients of variation (COV) of the cohesion or the friction angle increases the variability of the seismic bearing capacity while this variability remains unaffected when the COV of the seismic coefficient increases. The results also highlight that the effect of the vertical SOF on the PDF and the failure probability is much more significant than that of the horizontal SOF. In addition, the mean seismic bearing capacity fluctuates slightly as the horizontal or vertical SOF increases so that the increment of variation is between 0.4% and 2% for the both two soil types. Consequently designs cohesivefrictional frictional considered ACFs, ACFs , (ACFs) SOFs (SOFs (COV investigated moments (PDF Pf (Pf computed SNE (SNE hand addition 04 0 4 0.4 2 types (ACFs 0.

ABSTRACT Among the necessary phytotechnical adjustments, the correct recommendation of the plant population of each soybean cultivar is of paramount importance for success in crop production. Thus, the objective of this study was to analyze the distribution and spatial autocorrelation of the soybean plant population according to the spatial variability of the physical and chemical attributes of Oxisol in the Brazilian Cerrado region. The attributes studied were plant population, soybean grain yield, apparent soil electrical conductivity, soil organic matter content, cation exchange capacity, hydrogenionic potential, and clay content in the soil. The plant population varied inversely as a function of apparent soil electrical conductivity. The areas with the highest values of apparent soil electrical conductivity, soil organic matter content, cation exchange capacity, and clay content had the lowest plant populations. Soybean yield was not influenced by increase or decrease in the plant population. Thus, it is economically viable to plant with lower plant density to improve the farmer’s profit margin. adjustments production Thus region conductivity capacity potential populations farmers farmer s margin

RESUMO Dentre os ajustes fitotécnicos necessários, a correta recomendação da população de plantas de cada cultivar de soja é de suma importância para o sucesso na produção desta cultura. Assim, o objetivo deste estudo foi analisar a distribuição e autocorrelação espacial da população de plantas de soja de acordo com a variabilidade espacial de atributos físicos e químicos de um Latossolo na região do Cerrado brasileiro. Os atributos estudados foram: população de plantas, produtividade de grãos de soja, condutividade elétrica aparente do solo, teor de matéria orgânica do solo, capacidade de troca catiônica, potencial hidrogeniônico e teor de argila no solo. A população de plantas variou inversamente em função da condutividade elétrica aparente do solo. As áreas com os maiores valores de condutividade elétrica aparente do solo, teor de matéria orgânica do solo, capacidade de troca catiônica e teor de argila apresentaram as menores populações de plantas. A produtividade da soja não foi influenciada pelo aumento ou diminuição da população de plantas, por isso é economicamente viável plantar com menor densidade de plantas para melhorar a margem de lucro do agricultor. necessários cultura Assim brasileiro foram solo agricultor

Abstract Ground temperature’s sensitivity to climate change has garnered attention. This study aimed to monitor and analyze temporal trends and estimate Active Layer Thickness from a monitoring point at Fildes Peninsula, King George Island, in Antarctica. Quality control and consistency analysis were performed on the data. Methods such as serial autocorrelation, Mann-Kendall, Sen-Slope, Pettitt, and regression analysis tests were applied. Spearman’s correlation examined the relationship between air temperature and ground depths. The active layer thickness was estimated using the maximum monthly temperature, and the permafrost lower limit used the minimum monthly temperature. Significant summer seasonal trends were observed with Mann-Kendall tau, positive Sen-Slope, and Pettitt slope at depths of 67.5 and 83.5 cm. The regression analysis was significant and positive for all ground depths and in different seasons. The highest correlation (r=0.82) between air temperature and surface ground depth was found. Freezing prevailed at all depths during 2008-2018. The average Active Layer Thickness (ALT) was 92.61 cm. Temperature is difficult to monitor, and its estimation is still complex. However, it stands out as a fundamental element for studies that refer to the impacts of climate change temperatures s attention Peninsula Island Antarctica data autocorrelation MannKendall, MannKendall Mann Kendall, Kendall SenSlope, SenSlope Sen Slope, Slope Sen-Slope applied Spearmans Spearman tau 675 67 5 67. 835 83 83. cm seasons r=0.82 r082 r 0 82 (r=0.82 found 20082018. 20082018 2008 2018. 2018 2008-2018 ALT (ALT 9261 92 61 92.6 complex However 6 8 r=0.8 r08 (r=0.8 2008201 200 201 2008-201 926 9 92. r=0. r0 (r=0. 200820 20 2008-20 r=0 (r=0 20082 2 2008-2 r= (r= 2008- (r

RESUMEN Objetivo. Describir el patrón temporal y espacial, y determinar los factores asociados a la incidencia de infección por el VIH/sida en jóvenes en Brasil. Método. Estudio ecológico en jóvenes brasileños de 15 a 24 años con diagnóstico de infección por el VIH/sida en el período 2001-2021. Para el análisis temporal se utilizó el método de regresión de puntos de inflexión (joinpoint). Los conglomerados espaciales se detectaron con métodos Bayesianos y de autocorrelación espacial, Gi* de Getis-Ord y escaneo. Se utilizaron cuatro modelos de regresión espacial y no espacial para detectar los factores asociados al resultado. En todos los análisis estadísticos se estableció un valor de p < 0,05 como umbral de significación. Resultados. En Brasil, la incidencia media fue de 12,29 por 100 000 habitantes, con un aumento del 7,3% anual en el período 2007-2014 y una reducción posterior del 3,4% en el período 2014-2021. Se observó un patrón alto/alto y la presencia de puntos calientes, principalmente en municipios del Sur, Sudeste, Centro-Oeste y Norte. El principal conglomerado se localizó en 572 municipios de Rio Grande do Sul y Santa Catarina, y los riesgos relativos más altos se observaron en Manaus (Amazonas) y Rondonópolis (Mato Grosso). La tasa de analfabetismo (β = -0,08), el índice de Gini (β = -3,74) y la cobertura de la estrategia de salud familiar (β = -0,70) mostraron una asociación negativa con el resultado. En cambio, el índice de Firjan de desarrollo municipal (β = 2,37), el índice de vulnerabilidad social (β = 6,30), el porcentaje de personas que reciben ayuda del programa de bienestar social Bolsa Família (β = 0,04) y los ingresos per cápita (β = 0,008) mostraron una asociación positiva. Conclusión. Hubo una tendencia al aumento de la incidencia de infección por el VIH/sida hasta el 2014, con una reducción posterior hasta el 2021. Los conglomerados de tasas elevadas se concentraron especialmente en los municipios de las regiones Norte, Sur, Sudeste y Centro-Oeste. Los indicadores de vulnerabilidad socioeconómica tienen una influencia positiva o negativa en el resultado, según el territorio investigado.

ABSTRACT Objective. To describe temporal and spatial patterns and identify the factors associated with the incidence of HIV/AIDS among young people in Brazil. Method. Ecological study of young Brazilians aged 15-24 years with reported HIV/AIDS, from 2001 to 2021. The Joinpoint method was used for the temporal analysis. Spatial clusters were detected using Bayesian methods, spatial autocorrelation, Getis-Ord Gi*, and scan techniques. Four non-spatial and spatial regression models were used to identify factors associated with the result. All statistical analyses considered p < 0.05. Results. In Brazil, the average incidence was 12.29 per 100 000 inhabitants, with an annual increase of 7.3% in the period 2007-2014 and a subsequent 3.4% decrease in 2014-2021. A high-high pattern and hotspots were observed, mainly in municipalities in the South, Southeast, Central-West, and North regions. The primary cluster was located in 572 municipalities in Rio Grande do Sul and Santa Catarina, with the highest relative risks in Manaus (Amazonas) and Rondonópolis (Mato Grosso). The illiteracy rate (β = -0.08), GINI Index (β = -3.74) and Family Health Strategy coverage (β = -0.70) were negatively associated with the result. In contrast, the Firjan Municipal Development Index (β = 2.37), Social Vulnerability Index (β = 6.30), percentage of Bolsa Família recipients (β = 0.04), and per capita income (β = 0.008) showed a positive association. Conclusion. There was an upward trend in the incidence of HIV/AIDS until 2014, followed by a decline until 2021. High-rate clusters were concentrated in municipalities in the North, South, Southeast and Central-West regions in particular. Indicators of socioeconomic vulnerability had positive or negative effects on the result, depending on the territory investigated.

RESUMO Objetivo. Descrever o padrão temporal e espacial e identificar os fatores associados a incidência de HIV/AIDS entre jovens no Brasil. Método. Estudo ecológico que incluiu jovens brasileiros de 15 a 24 anos notificados com HIV/AIDS de 2001 a 2021. Utilizou-se o método joinpoint para a análise temporal. Aglomerados espaciais foram detectados pelos métodos Bayesiano, autocorrelação espacial, Getis-Ord Gi* e Varredura Scan. Quatro modelos de regressão não espacial e espacial foram usados para identificar fatores associados ao desfecho. Todas as análises estatísticas consideraram p < 0,05. Resultados. No Brasil, a incidência média foi de 12,29 por 100 000 habitantes, com aumento de 7,3% ao ano no período 2007-2014 e posterior decréscimo de 3,4% em 2014-2021. Observou-se padrão Alto/Alto e hotspots, principalmente em municípios do Sul, Sudeste, Centro-Oeste e Norte. O cluster primário localizou-se em 572 municípios do Rio Grande do Sul e Santa Catarina e os maiores riscos relativos em Manaus (Amazonas) e Rondonópolis (Mato Grosso). A taxa de analfabetismo (β = -0,08), Índice de GINI (β = -3,74) e Cobertura da Estratégia de Saúde da Família (β = -0,70) apresentaram relação negativa com o desfecho. Em contrapartida, o Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal (β = 2,37), o Índice de Vulnerabilidade Social (β = 6,30), o percentual de pessoas que recebem o Bolsa Família (β = 0,04) e renda per capita (β = 0,008) apresentaram associação positiva. Conclusão. Houve tendência de aumento da incidência de HIV/AIDS até 2014 com posterior declínio até 2021. Aglomerados de altas taxas concentraram-se, especialmente, em municípios das regiões Norte, Sul, Sudeste e Centro-Oeste. Indicadores de vulnerabilidade socioeconômica influenciam o desfecho positivamente ou negativamente, dependendo do território investigado.

ABSTRACT Objective: Tuberculosis (TB) is the second most deadly infectious disease globally, posing a significant burden in Brazil and its Amazonian region. This study focused on the “riverine municipalities” and hypothesizes the presence of TB clusters in the area. We also aimed to train a machine learning model to differentiate municipalities classified as hot spots vs. non-hot spots using disease surveillance variables as predictors. Methods: Data regarding the incidence of TB from 2019 to 2022 in the riverine town was collected from the Brazilian Health Ministry Informatics Department. Moran’s I was used to assess global spatial autocorrelation, while the Getis-Ord GI* method was employed to detect high and low-incidence clusters. A Random Forest machine-learning model was trained using surveillance variables related to TB cases to predict hot spots among non-hot spot municipalities. Results: Our analysis revealed distinct geographical clusters with high and low TB incidence following a west-to-east distribution pattern. The Random Forest Classification model utilizes six surveillance variables to predict hot vs. non-hot spots. The machine learning model achieved an Area Under the Receiver Operator Curve (AUC-ROC) of 0.81. Conclusion: Municipalities with higher percentages of recurrent cases, deaths due to TB, antibiotic regimen changes, percentage of new cases, and cases with smoking history were the best predictors of hot spots. This prediction method can be leveraged to identify the municipalities at the highest risk of being hot spots for the disease, aiding policymakers with an evidenced-based tool to direct resource allocation for disease control in the riverine municipalities. Objective (TB globally region area vs nonhot non Methods 201 202 Department Morans Moran s autocorrelation GetisOrd Getis Ord GI lowincidence machinelearning Results westtoeast west east pattern AUCROC AUC ROC (AUC-ROC 081 0 81 0.81 Conclusion changes evidencedbased evidenced based 20 08 8 0.8 2 0.

RESUMO Objetivo: A tuberculose (TB) é a segunda doença infecciosa que mais mata no mundo, representando um problema de saúde pública no Brasil, especialmente na região amazônica. Este estudo analisa a TB nos municípios ribeirinhos” com o objetivo de identificar aglomerados de alta incidência, também conhecidos como “hot spots”. Posteriormente, utilizando aprendizagem de máquina, visamos prever estes aglomerados por meio de variáveis de vigilância epidemiológica. Assim buscamos auxiliar o ente público no combate à TB nesta região. Métodos: Dados da incidência de TB nos “municípios ribeirinhos” foram coletados entre os anos de 2019 e 2022 do Departamento de Informática do Ministério da Saúde. O índice de Moran foi utilizado para a determinação de autocorrelação espacial global, enquanto o método Getis-Ord GI* foi empregado para a autocorrelação espacial local. Variáveis referentes ao diagnóstico, tratamento e características socioeconômicas associadas aos casos foram utilizadas para a predição de aglomerados de alta incidência por meio de um modelo Random Forest. Resultados: Foram identificados aglomerados com alta incidência de TB a oeste e baixa incidência a leste. O total de seis variáveis de vigilância epidemiológica foi identificado como relevante para a predição. Nosso modelo Random Forest alcança uma área sob a curva da característica operacional do receptor (AUC-ROC) de 0,81. Conclusão: Municípios com altas porcentagens de casos recorrentes, mortes por TB, mudança do esquema de tratamento, casos novos e casos com história de tabagismo estão associados a aglomerados de alta incidência. Esperamos que este método de identificação de possíveis aglomerados de TB seja útil para o ente público no combate à doença na região. Objetivo (TB mundo Brasil amazônica ribeirinhos hot spots. spots . spots” Posteriormente máquina Métodos 201 202 Saúde global GetisOrd Getis Ord GI local diagnóstico Resultados leste AUCROC AUC ROC (AUC-ROC 081 0 81 0,81 Conclusão recorrentes 20 08 8 0,8 2 0,

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.

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.

ABSTRACT Objective: To analyze spatial distribution of preterm births and their association with maternal, social, and health services indicators in the metropolitan region of São Paulo, Brazil, 2010-2019. Methods: Ecological study using data on preterm newborns from 39 municipalities in the metropolitan region of São Paulo. Univariate global Moran’s index (Im) was used to evaluate spatial association of prematurity, and univariate local Moran’s index by using the cluster map (LISA) to identify spatial patterns and clusters. Bivariate global Moran’s index was also used to analyze spatial autocorrelation with maternal, social, and health services indicators. Results: A total of 3,103,898 live births were registered in period 2010-2019, of which 331,174 (10.7%) were preterm. The global Moran’s index showed spatial independence (Im=0.05; p-value=0.233) of the proportion of preterm births between municipalities. However, in the local spatial analysis it was possible to identify a statistically significant spatial cluster between the municipalities of Biritiba Mirim, Guararema and Salesópolis, with high proportions of preterm births. In the bivariate analysis, a significant positive spatial association was identified with proportions of mothers under 20 years old (Im=0.17; p-value=0.024) and mothers with low schooling (Im=0.17; p-value=0.020), and a significant negative spatial association with HDI (Im=-0.14; p-value=0.039). Conclusions: The local spatial approach identified a spatial cluster located in the far east of the metropolitan region of São Paulo, where actions by health managers are needed to minimize occurrence of preterm births. Objective maternal social Paulo Brazil 20102019. 20102019 2010 2019. 2019 2010-2019 Methods 3 Morans Moran s Im (Im prematurity LISA (LISA clusters Results 3103898 103 898 3,103,89 20102019, 2019, 331174 331 174 331,17 10.7% 107 10 7 (10.7% Im=0.05 Im005 0 05 (Im=0.05 pvalue=0.233 pvalue0233 pvalue p value=0.233 value 233 p-value=0.233 However Mirim Salesópolis 2 Im=0.17 Im017 17 (Im=0.17 pvalue=0.024 pvalue0024 value=0.024 024 p-value=0.024 pvalue=0.020, pvalue0020 value=0.020 , 020 p-value=0.020) Im=0.14 Im014 Im= 0.14 14 (Im=-0.14 pvalue=0.039. pvalue0039 value=0.039 . 039 p-value=0.039) Conclusions 2010201 201 2010-201 310389 89 3,103,8 33117 33 331,1 10.7 1 (10.7 Im=0.0 Im00 (Im=0.0 pvalue=0.23 pvalue023 value0233 value=0.23 23 p-value=0.23 Im=0.1 Im01 (Im=0.1 pvalue=0.02 pvalue002 value0024 value=0.02 02 p-value=0.02 pvalue=0.020 value0020 p-value=0.020 014 0.1 (Im=-0.1 pvalue=0.039 pvalue003 value0039 value=0.03 03 p-value=0.039 201020 2010-20 31038 8 3,103, 3311 331, 10. (10. Im=0. Im0 (Im=0. pvalue=0.2 pvalue02 value023 value=0.2 p-value=0.2 pvalue=0.0 pvalue00 value002 value=0.0 p-value=0.0 01 0. (Im=-0. pvalue=0.03 value003 p-value=0.03 20102 2010-2 3103 3,103 (10 Im=0 (Im=0 pvalue=0. pvalue0 value02 value=0. p-value=0. value00 (Im=-0 2010- 310 3,10 (1 (Im= pvalue=0 value0 value=0 p-value=0 (Im=- 31 3,1 ( pvalue= value= p-value= 3, p-value

RESUMO Objetivo: Analisar a distribuição espacial dos nascimentos prematuros e sua associação com indicadores maternos, sociais e de serviços de saúde na região metropolitana de São Paulo, Brasil, 2010-2019. Métodos: Estudo ecológico utilizando dados sobre recém-nascidos pré-termo dos 39 municípios da região metropolitana de São Paulo. Utilizou-se o índice de Moran (Im) global univariado para avaliar a associação espacial da prematuridade, e o índice de Moran local univariado por meio do mapa de clusters (LISA) para a identificação de padrões e aglomerados espaciais. Também foi utilizado o índice de Moran global bivariado para analisar a autocorrelação espacial com os indicadores maternos, sociais e de serviços de saúde. Resultados: Foram registrados 3.103.898 nascidos vivos no período 2010-2019, dos quais 331.174 (10,7%) foram prematuros. O índice de Moran global mostrou independência espacial (Im=0,05; p-valor=0,233) da proporção dos nascimentos prematuros entre municípios. No entanto, na análise espacial local foi possível identificar aglomerado espacial estatisticamente significativo entre os municípios de Biritiba Mirim, Guararema e Salesópolis, com proporções altas de nascimentos pré-termo. Na análise bivariada, identificou-se associação espacial significativa positiva com proporções de mães menores de 20 anos (Im=0,17; p-valor=0,024) e mães com baixa escolaridade (Im=0,17; p-valor=0,020), e associação espacial significativa negativa com IDH (Im=-0,14; p-valor=0,039). Conclusão: A abordagem espacial local identificou agrupamento espacial situado no extremo leste da região metropolitana de São Paulo, onde ações dos gestores de saúde são necessárias para minimizar a ocorrência de partos prematuros. Objetivo maternos Paulo Brasil 20102019. 20102019 2010 2019. 2019 2010-2019 Métodos recémnascidos recém prétermo pré termo 3 Utilizouse Utilizou se Im (Im prematuridade LISA (LISA espaciais Resultados 3103898 103 898 3.103.89 20102019, 2019, 331174 331 174 331.17 10,7% 107 10 7 (10,7% Im=0,05 Im005 0 05 (Im=0,05 pvalor=0,233 pvalor0233 pvalor p valor=0,233 valor 233 p-valor=0,233 entanto Mirim Salesópolis prétermo. termo. bivariada identificouse 2 Im=0,17 Im017 17 (Im=0,17 pvalor=0,024 pvalor0024 valor=0,024 024 p-valor=0,024 pvalor=0,020, pvalor0020 valor=0,020 , 020 p-valor=0,020) Im=0,14 Im014 Im= 0,14 14 (Im=-0,14 pvalor=0,039. pvalor0039 valor=0,039 . 039 p-valor=0,039) Conclusão 2010201 201 2010-201 310389 89 3.103.8 33117 33 331.1 10,7 1 (10,7 Im=0,0 Im00 (Im=0,0 pvalor=0,23 pvalor023 valor0233 valor=0,23 23 p-valor=0,23 Im=0,1 Im01 (Im=0,1 pvalor=0,02 pvalor002 valor0024 valor=0,02 02 p-valor=0,02 pvalor=0,020 valor0020 p-valor=0,020 014 0,1 (Im=-0,1 pvalor=0,039 pvalor003 valor0039 valor=0,03 03 p-valor=0,039 201020 2010-20 31038 8 3.103. 3311 331. 10, (10, Im=0, Im0 (Im=0, pvalor=0,2 pvalor02 valor023 valor=0,2 p-valor=0,2 pvalor=0,0 pvalor00 valor002 valor=0,0 p-valor=0,0 01 0, (Im=-0, pvalor=0,03 valor003 p-valor=0,03 20102 2010-2 3103 3.103 (10 Im=0 (Im=0 pvalor=0, pvalor0 valor02 valor=0, p-valor=0, valor00 (Im=-0 2010- 310 3.10 (1 (Im= pvalor=0 valor0 valor=0 p-valor=0 (Im=- 31 3.1 ( pvalor= valor= p-valor= 3. p-valor

ABSTRACT Objective: To analyze spatial distribution of preterm births and their association with maternal, social, and health services indicators in the metropolitan region of São Paulo, Brazil, 2010-2019. Methods: Ecological study using data on preterm newborns from 39 municipalities in the metropolitan region of São Paulo. Univariate global Moran’s index (Im) was used to evaluate spatial association of prematurity, and univariate local Moran’s index by using the cluster map (LISA) to identify spatial patterns and clusters. Bivariate global Moran’s index was also used to analyze spatial autocorrelation with maternal, social, and health services indicators. Results: A total of 3,103,898 live births were registered in period 2010-2019, of which 331,174 (10.7%) were preterm. The global Moran’s index showed spatial independence (Im=0.05; p-value=0.233) of the proportion of preterm births between municipalities. However, in the local spatial analysis it was possible to identify a statistically significant spatial cluster between the municipalities of Biritiba Mirim, Guararema and Salesópolis, with high proportions of preterm births. In the bivariate analysis, a significant positive spatial association was identified with proportions of mothers under 20 years old (Im=0.17; p-value=0.024) and mothers with low schooling (Im=0.17; p-value=0.020), and a significant negative spatial association with HDI (Im=-0.14; p-value=0.039). Conclusions: The local spatial approach identified a spatial cluster located in the far east of the metropolitan region of São Paulo, where actions by health managers are needed to minimize occurrence of preterm births.

RESUMO Objetivo: Analisar a distribuição espacial dos nascimentos prematuros e sua associação com indicadores maternos, sociais e de serviços de saúde na região metropolitana de São Paulo, Brasil, 2010-2019. Métodos: Estudo ecológico utilizando dados sobre recém-nascidos pré-termo dos 39 municípios da região metropolitana de São Paulo. Utilizou-se o índice de Moran (Im) global univariado para avaliar a associação espacial da prematuridade, e o índice de Moran local univariado por meio do mapa de clusters (LISA) para a identificação de padrões e aglomerados espaciais. Também foi utilizado o índice de Moran global bivariado para analisar a autocorrelação espacial com os indicadores maternos, sociais e de serviços de saúde. Resultados: Foram registrados 3.103.898 nascidos vivos no período 2010-2019, dos quais 331.174 (10,7%) foram prematuros. O índice de Moran global mostrou independência espacial (Im=0,05; p-valor=0,233) da proporção dos nascimentos prematuros entre municípios. No entanto, na análise espacial local foi possível identificar aglomerado espacial estatisticamente significativo entre os municípios de Biritiba Mirim, Guararema e Salesópolis, com proporções altas de nascimentos pré-termo. Na análise bivariada, identificou-se associação espacial significativa positiva com proporções de mães menores de 20 anos (Im=0,17; p-valor=0,024) e mães com baixa escolaridade (Im=0,17; p-valor=0,020), e associação espacial significativa negativa com IDH (Im=-0,14; p-valor=0,039). Conclusão: A abordagem espacial local identificou agrupamento espacial situado no extremo leste da região metropolitana de São Paulo, onde ações dos gestores de saúde são necessárias para minimizar a ocorrência de partos prematuros.

ABSTRACT Objective: Tuberculosis (TB) is the second most deadly infectious disease globally, posing a significant burden in Brazil and its Amazonian region. This study focused on the “riverine municipalities” and hypothesizes the presence of TB clusters in the area. We also aimed to train a machine learning model to differentiate municipalities classified as hot spots vs. non-hot spots using disease surveillance variables as predictors. Methods: Data regarding the incidence of TB from 2019 to 2022 in the riverine town was collected from the Brazilian Health Ministry Informatics Department. Moran’s I was used to assess global spatial autocorrelation, while the Getis-Ord GI* method was employed to detect high and low-incidence clusters. A Random Forest machine-learning model was trained using surveillance variables related to TB cases to predict hot spots among non-hot spot municipalities. Results: Our analysis revealed distinct geographical clusters with high and low TB incidence following a west-to-east distribution pattern. The Random Forest Classification model utilizes six surveillance variables to predict hot vs. non-hot spots. The machine learning model achieved an Area Under the Receiver Operator Curve (AUC-ROC) of 0.81. Conclusion: Municipalities with higher percentages of recurrent cases, deaths due to TB, antibiotic regimen changes, percentage of new cases, and cases with smoking history were the best predictors of hot spots. This prediction method can be leveraged to identify the municipalities at the highest risk of being hot spots for the disease, aiding policymakers with an evidenced-based tool to direct resource allocation for disease control in the riverine municipalities.

RESUMO Objetivo: A tuberculose (TB) é a segunda doença infecciosa que mais mata no mundo, representando um problema de saúde pública no Brasil, especialmente na região amazônica. Este estudo analisa a TB nos municípios ribeirinhos” com o objetivo de identificar aglomerados de alta incidência, também conhecidos como “hot spots”. Posteriormente, utilizando aprendizagem de máquina, visamos prever estes aglomerados por meio de variáveis de vigilância epidemiológica. Assim buscamos auxiliar o ente público no combate à TB nesta região. Métodos: Dados da incidência de TB nos “municípios ribeirinhos” foram coletados entre os anos de 2019 e 2022 do Departamento de Informática do Ministério da Saúde. O índice de Moran foi utilizado para a determinação de autocorrelação espacial global, enquanto o método Getis-Ord GI* foi empregado para a autocorrelação espacial local. Variáveis referentes ao diagnóstico, tratamento e características socioeconômicas associadas aos casos foram utilizadas para a predição de aglomerados de alta incidência por meio de um modelo Random Forest. Resultados: Foram identificados aglomerados com alta incidência de TB a oeste e baixa incidência a leste. O total de seis variáveis de vigilância epidemiológica foi identificado como relevante para a predição. Nosso modelo Random Forest alcança uma área sob a curva da característica operacional do receptor (AUC-ROC) de 0,81. Conclusão: Municípios com altas porcentagens de casos recorrentes, mortes por TB, mudança do esquema de tratamento, casos novos e casos com história de tabagismo estão associados a aglomerados de alta incidência. Esperamos que este método de identificação de possíveis aglomerados de TB seja útil para o ente público no combate à doença na região.

Abstract This study evaluates the conditioning factors of hospitalizations for respiratory diseases for the Legal Amazon, at the municipal level, in the period 2000-2019, using models addressing spatial dependence. The results of the Exploratory Spatial Data Analysis suggest the existence of “clusters” in a High-High pattern in the Arc of Deforestation region and in the northeastern part of that region. The econometric results indicated the presence of unobserved effects, being more adequate the estimation by the Spatial Autocorrelation Model (SAC). The variables deforestation, population density, Greenhouse Gases (GHG) emissions and rural credit had a positive impact, while the capital-labor ratio and precipitation had a negative impact. Amazon level 20002019, 20002019 2000 2019, 2019 2000-2019 dependence clusters “clusters HighHigh High effects SAC. SAC . (SAC) deforestation density GHG (GHG impact capitallabor capital labor 2000201 200 201 2000-201 (SAC 200020 20 2000-20 20002 2 2000-2 2000-

Resumo Este estudo avalia os condicionantes das internações por doenças respiratórias para a região da Amazônia Legal, no âmbito municipal, no período 2000-2019, com o emprego de modelos abordando a dependência espacial. Os resultados da Análise Exploratória de Dados Espaciais sugerem a existência de clusters em um padrão Alto-Alto na região do Arco do Desmatamento e na parte nordeste da referida região. Os resultados indicaram a ocorrência de efeitos não observados nas internações por doenças respiratórias, sendo adequada a estimação pelo modelo Spatial Autocorrelation Model (SAC). As variáveis desmatamento, densidade populacional, emissão de Gases do Efeito Estufa (GEE) e crédito rural influenciaram positivamente, ao passo que razão capital-trabalho e precipitação afetaram de maneira negativa as internações por doenças respiratórias. Legal municipal 20002019, 20002019 2000 2019, 2019 2000-2019 espacial AltoAlto Alto SAC. SAC . (SAC) desmatamento populacional GEE (GEE positivamente capitaltrabalho capital trabalho 2000201 200 201 2000-201 (SAC 200020 20 2000-20 20002 2 2000-2 2000-