ABSTRACT Objective: To analyze the spatio-temporal dynamics of COVID-19 in the Rio de Janeiro state within the nine health regions, between March 2020 and December 2022. Methods: The Poisson model with random effects was used to smooth and estimate the incidence of COVID-19 hospitalizations reported in the Influenza Epidemiological Surveillance Information System (SIVEP-Gripe) to verify the synchronicity of the epidemic in the state. Results: The COVID-19 epidemic in the state is characterized by the presence of seven peaks during the analyzed period corresponding to seven found. An asynchrony in hospitalizations was identified, varying according to the different virus variants in the nine health regions of the state. The incidence peaks of hospitalizations ranged from 1 to 12 cases per 100,000 inhabitants during the pandemic. Conclusion: This spatio-temporal analysis is applicable to other scenarios, enabling monitoring and decision-making for the control of epidemic diseases in different areas.

RESUMO Objetivo: Analisar a dinâmica espaço-temporal de COVID-19 no estado do Rio de Janeiro nas nove regiões de saúde, entre março de 2020 e dezembro de 2022. Métodos: Utilizou-se o modelo de Poisson com efeitos aleatórios para suavizar a curva de incidência de hospitalizações por COVID-19 notificadas no Sistema de Informação da Vigilância Epidemiológica da Gripe (Sivep-Gripe) para verificar a sincronicidade da epidemia no estado. Resultados: A epidemia de COVID-19 no estado é caracterizada pela presença de sete picos no período analisado correspondentes a sete variantes encontradas. Identificou-se uma assincronicidade nas hospitalizações, variando de acordo com as diferentes variantes do vírus nas nove regiões de saúde do estado. Os picos de incidência das hospitalizações variaram de 1 a 12 casos por 100 mil habitantes no decorrer da pandemia. Conclusão: Essa análise espaço-temporal é extensível em outros cenários, sendo possível o monitoramento e a tomada de decisões de controle de doenças epidêmicas em várias áreas.

RESUMO Objetivo: O presente estudo realizou uma análise de sobrevivência segundo situação de cadastro na Atenção Primária à Saúde (APS) e de fatores associados ao óbito por COVID-19, nos casos residentes da Área Programática 3.1 (AP3.1) com diagnóstico de diabetes (na ficha de notificação ou no prontuário eletrônico) do município do Rio de Janeiro, em 2020–2021. Métodos: Foi realizado relacionamento probabilístico de bases de dados com base nas informações dos casos notificados por COVID-19 e dos dados de prontuário eletrônico de pessoas que vivem com diabetes. Conduziu-se uma análise de sobrevivência, utilizando-se o modelo de regressão de Cox estratificado por faixa etária e ajustando-se por variáveis confundidoras. Resultados: Verificou-se que indivíduos cadastrados na APS da AP3.1 possuíam risco quase duas vezes maior de óbito por COVID-19 (hazard ratio ajustada — HRaj=1,91) quando comparados aos não cadastrados na APS da AP3.1. Essa associação foi mais forte naqueles com 18 a 59 anos, cadastrados na APS (HRaj=2,82), do que nos de 60 anos ou mais (HRaj=1,56). Conclusão: Estratégias de vigilância para a identificação e acompanhamento adequado de grupos de maior risco de mortalidade, dentre indivíduos que vivem com DM, no âmbito da APS podem contribuir para a redução da mortalidade em decorrência da COVID-19.

ABSTRACT Objective: The present study carried out an analysis of survival according to the status of registration with Primary Health Care (PHC) and of factors associated with death from COVID-19, in cases residing in Programmatic Area 3.1 (PA3.1) with a diagnosis of diabetes (in the notification form or in the electronic medical record), of the Municipality of Rio de Janeiro (RJ), Brazil, in 2020–2021. Methods: A probabilistic linkage of databases was performed based on information on cases notified as COVID-19 and data from the electronic medical records of people living with diabetes. A survival analysis was carried out, using the Cox regression model stratified by age group and adjusted for confounding variables. Results: Individuals registered with the PHC of PA3.1 had almost twice the risk of death from COVID-19 (adjusted hazard ratio [HRadj]=1.91) when compared to those unregistered. This association was stronger in individuals aged 18 to 59 years registered with the PHC (HRadj=2.82) than in individuals aged 60 years or over (HRadj=1.56). Conclusion: Surveillance strategies for identifying and adequately monitoring higher-risk groups, among individuals living with diabetes, within the scope of Primary Health Care, can contribute to reducing mortality from COVID-19.

ABSTRACT Objective: The present study carried out an analysis of survival according to the status of registration with Primary Health Care (PHC) and of factors associated with death from COVID-19, in cases residing in Programmatic Area 3.1 (PA3.1) with a diagnosis of diabetes (in the notification form or in the electronic medical record), of the Municipality of Rio de Janeiro (RJ), Brazil, in 2020–2021. Methods: A probabilistic linkage of databases was performed based on information on cases notified as COVID-19 and data from the electronic medical records of people living with diabetes. A survival analysis was carried out, using the Cox regression model stratified by age group and adjusted for confounding variables. Results: Individuals registered with the PHC of PA3.1 had almost twice the risk of death from COVID-19 (adjusted hazard ratio [HRadj]=1.91) when compared to those unregistered. This association was stronger in individuals aged 18 to 59 years registered with the PHC (HRadj=2.82) than in individuals aged 60 years or over (HRadj=1.56). Conclusion: Surveillance strategies for identifying and adequately monitoring higher-risk groups, among individuals living with diabetes, within the scope of Primary Health Care, can contribute to reducing mortality from COVID-19.

RESUMO Objetivo: O presente estudo realizou uma análise de sobrevivência segundo situação de cadastro na Atenção Primária à Saúde (APS) e de fatores associados ao óbito por COVID-19, nos casos residentes da Área Programática 3.1 (AP3.1) com diagnóstico de diabetes (na ficha de notificação ou no prontuário eletrônico) do município do Rio de Janeiro, em 2020–2021. Métodos: Foi realizado relacionamento probabilístico de bases de dados com base nas informações dos casos notificados por COVID-19 e dos dados de prontuário eletrônico de pessoas que vivem com diabetes. Conduziu-se uma análise de sobrevivência, utilizando-se o modelo de regressão de Cox estratificado por faixa etária e ajustando-se por variáveis confundidoras. Resultados: Verificou-se que indivíduos cadastrados na APS da AP3.1 possuíam risco quase duas vezes maior de óbito por COVID-19 (hazard ratio ajustada — HRaj=1,91) quando comparados aos não cadastrados na APS da AP3.1. Essa associação foi mais forte naqueles com 18 a 59 anos, cadastrados na APS (HRaj=2,82), do que nos de 60 anos ou mais (HRaj=1,56). Conclusão: Estratégias de vigilância para a identificação e acompanhamento adequado de grupos de maior risco de mortalidade, dentre indivíduos que vivem com DM, no âmbito da APS podem contribuir para a redução da mortalidade em decorrência da COVID-19.

A proposta era investigar as diferenças nas desigualdades socioespaciais da mortalidade por COVID-19 entre três ondas de propagação do vírus na Cidade Autônoma de Buenos Aires, Argentina. Os dados de mortalidade por COVID-19 foram obtidos a partir da base de dados dos casos de COVID-19 informados pelo governo da Cidade Autônoma de Buenos Aires, do dia 7 de março de 2020, até 30 de setembro de 2021. Foram identificadas três ondas: a primeira, entre os meses de março e dezembro de 2020, a segunda, entre dezembro e março de 2021, e a terceira, entre março e setembro de 2021. Para cada uma delas, foram calculadas regressões multivariadas, visando analisar a associação entre o risco de mortalidade por COVID-19 em dois grupos etários (0-59 anos e 60 anos ou mais), e o percentual de domicílios com necessidades básicas não atendidas, como indicador do nível de pobreza dos bairros, e a densidade populacional. Durante a primeira onda e em ambos grupos etários, os bairros do tercil com maiores percentuais de domicílios com necessidades básicas não atendidas apresentaram um risco maior de mortalidade por COVID-19 na comparação com os bairros do tercil com menores taxas de domicílios com necessidades básicas não atendidas. Estas desigualdades desapareceram durante a segunda onda nos dois grupos etários, ao passo que, na terceira onda parece ter emergido um padrão geográfico similar ao da primeira onda. Maiores níveis de imunidade em bairros com altas taxas de pobreza poderiam explicar parcialmente a ausência de desigualdades socioespaciais durante a segunda onda, sendo que a irrupção das variantes gama e lambda poderia explicar parcialmente a volta para as desigualdades observadas na primeira onda.

The study aimed to analyze the socio-spatial differences in COVID-19 mortality in the pandemic’s three waves in the city of Buenos Aires, Argentina. COVID-19 mortality data were obtained from the COVID-19 Database and reported by the Buenos Aires Autonomous Government from March 7, 2020, to September 30, 2021. Three waves were identified: the first from March to December 2020, the second from December 2020 to March 2021, and the third from March to September 2021. Multivariate regressions were calculated for each wave to analyze the association between risk of COVID-19 mortality in two age groups (0-59 years and 60 years or older) and the percentage of households with unmet basic needs as indicator of neighborhood poverty level, and population density. During the first wave and in both age groups, the neighborhood in the tertile with the highest percentages of households with unmet basic needs showed higher risk of COVID-19 mortality when compared to neighborhoods in the tertile with the lowest percentages of households with unmet basic needs. These inequalities disappeared in the second wave in both age groups, while the third wave saw a similar geographic pattern to the first wave. Higher levels of immunity in neighborhoods with high poverty levels might partially explain the absence of socio-spatial inequalities in the second wave, while the emergence of the gamma and lambda variants could partially explain the return to inequalities observed in the first wave.

Nuestro propósito fue investigar las diferencias de las desigualdades socioespaciales de la mortalidad por COVID-19 entre tres olas de propagación del virus en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), Argentina. Los datos de mortalidad por COVID-19 se obtuvieron de la base de datos de casos de COVID-19, informados por el gobierno de la CABA, desde el 7 de marzo de 2020 hasta el 30 de septiembre de 2021. Se determinaron tres olas: la primera ola, entre los meses de marzo y diciembre de 2020, la segunda ola, entre diciembre y marzo de 2021, y la tercera ola, entre marzo y septiembre de 2021. En cada ola se calcularon regresiones multivariadas para analizar la asociación entre el riesgo de mortalidad por COVID-19, en dos grupos etarios (0-59 años y 60 o más años), y el porcentaje de hogares con necesidades básicas insatisfechas, como indicador del nivel de pobreza de los barrios, y la densidad poblacional. Durante la primera ola y en ambos grupos etarios, los barrios del tercil con mayores porcentajes de hogares con necesidades básicas insatisfechas tuvieron un riesgo mayor de mortalidad por COVID-19, en comparación a los barrios del tercil con menores porcentajes de hogares con necesidades básicas insatisfechas. Estas desigualdades desaparecieron durante la segunda ola en ambos grupos etarios, mientras que en la tercera ola pareció emerger un patrón geográfico similar al de la primera ola. Es posible que mayores niveles de inmunidad en barrios con niveles altos de pobreza pudieran explicar parcialmente la ausencia de desigualdades socioespaciales durante la segunda ola, mientras que la irrupción de las variantes gamma y lambda podría explicar parcialmente el retorno a las desigualdades observadas en la primera ola.

The study aimed to analyze the socio-spatial differences in COVID-19 mortality in the pandemic’s three waves in the city of Buenos Aires, Argentina. COVID-19 mortality data were obtained from the COVID-19 Database and reported by the Buenos Aires Autonomous Government from March 7, 2020, to September 30, 2021. Three waves were identified: the first from March to December 2020, the second from December 2020 to March 2021, and the third from March to September 2021. Multivariate regressions were calculated for each wave to analyze the association between risk of COVID-19 mortality in two age groups (0-59 years and 60 years or older) and the percentage of households with unmet basic needs as indicator of neighborhood poverty level, and population density. During the first wave and in both age groups, the neighborhood in the tertile with the highest percentages of households with unmet basic needs showed higher risk of COVID-19 mortality when compared to neighborhoods in the tertile with the lowest percentages of households with unmet basic needs. These inequalities disappeared in the second wave in both age groups, while the third wave saw a similar geographic pattern to the first wave. Higher levels of immunity in neighborhoods with high poverty levels might partially explain the absence of socio-spatial inequalities in the second wave, while the emergence of the gamma and lambda variants could partially explain the return to inequalities observed in the first wave.

Nuestro propósito fue investigar las diferencias de las desigualdades socioespaciales de la mortalidad por COVID-19 entre tres olas de propagación del virus en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), Argentina. Los datos de mortalidad por COVID-19 se obtuvieron de la base de datos de casos de COVID-19, informados por el gobierno de la CABA, desde el 7 de marzo de 2020 hasta el 30 de septiembre de 2021. Se determinaron tres olas: la primera ola, entre los meses de marzo y diciembre de 2020, la segunda ola, entre diciembre y marzo de 2021, y la tercera ola, entre marzo y septiembre de 2021. En cada ola se calcularon regresiones multivariadas para analizar la asociación entre el riesgo de mortalidad por COVID-19, en dos grupos etarios (0-59 años y 60 o más años), y el porcentaje de hogares con necesidades básicas insatisfechas, como indicador del nivel de pobreza de los barrios, y la densidad poblacional. Durante la primera ola y en ambos grupos etarios, los barrios del tercil con mayores porcentajes de hogares con necesidades básicas insatisfechas tuvieron un riesgo mayor de mortalidad por COVID-19, en comparación a los barrios del tercil con menores porcentajes de hogares con necesidades básicas insatisfechas. Estas desigualdades desaparecieron durante la segunda ola en ambos grupos etarios, mientras que en la tercera ola pareció emerger un patrón geográfico similar al de la primera ola. Es posible que mayores niveles de inmunidad en barrios con niveles altos de pobreza pudieran explicar parcialmente la ausencia de desigualdades socioespaciales durante la segunda ola, mientras que la irrupción de las variantes gamma y lambda podría explicar parcialmente el retorno a las desigualdades observadas en la primera ola.

A proposta era investigar as diferenças nas desigualdades socioespaciais da mortalidade por COVID-19 entre três ondas de propagação do vírus na Cidade Autônoma de Buenos Aires, Argentina. Os dados de mortalidade por COVID-19 foram obtidos a partir da base de dados dos casos de COVID-19 informados pelo governo da Cidade Autônoma de Buenos Aires, do dia 7 de março de 2020, até 30 de setembro de 2021. Foram identificadas três ondas: a primeira, entre os meses de março e dezembro de 2020, a segunda, entre dezembro e março de 2021, e a terceira, entre março e setembro de 2021. Para cada uma delas, foram calculadas regressões multivariadas, visando analisar a associação entre o risco de mortalidade por COVID-19 em dois grupos etários (0-59 anos e 60 anos ou mais), e o percentual de domicílios com necessidades básicas não atendidas, como indicador do nível de pobreza dos bairros, e a densidade populacional. Durante a primeira onda e em ambos grupos etários, os bairros do tercil com maiores percentuais de domicílios com necessidades básicas não atendidas apresentaram um risco maior de mortalidade por COVID-19 na comparação com os bairros do tercil com menores taxas de domicílios com necessidades básicas não atendidas. Estas desigualdades desapareceram durante a segunda onda nos dois grupos etários, ao passo que, na terceira onda parece ter emergido um padrão geográfico similar ao da primeira onda. Maiores níveis de imunidade em bairros com altas taxas de pobreza poderiam explicar parcialmente a ausência de desigualdades socioespaciais durante a segunda onda, sendo que a irrupção das variantes gama e lambda poderia explicar parcialmente a volta para as desigualdades observadas na primeira onda.

ABSTRACT INTRODUCTION Varicella is a vaccine-preventable disease with marked seasonality. Few studies incorporate climatic variables to understand the epidemiological characteristics of this disease. The aim was to evaluate the relationship between varicella incidence and climatic variables in Tucumán (a province with temperate subtropical climate) during 2005-2019. METHODS The relationship in pre- (2005-2014) and post-vaccination (2015-2019) periods was analyzed, identifying the associated climatic variables and the cut-off point where the risk of transmission increased. An observational ecological study was carried out with secondary data sources. R software was used. The information was split into three time series: 2005-2009, 2010-2014 and 2015-2019. For each period, a description of the time series was performed and generalized additive models (GAMs) were built using a negative binomial distribution. RESULTS A seasonal behavior was observed, with peak incidence during spring in all periods. In the post-vaccination period, the peak occurred later (epidemiological week [EW] 46) than in the pre-vaccination periods (EW 43 and 42). Maximum temperature and relative humidity were associated during the first two periods, while minimum temperature, wind and thermal amplitude were associated in the third one. DISCUSSION This study helped establish the relationship between climatic variables and varicella in Tucumán.

RESUMEN INTRODUCCIÓN La varicela es una enfermedad inmunoprevenible con marcada estacionalidad. Pocos estudios incorporan variables climáticas para entender sus características epidemiológicas. El objetivo fue evaluar la relación entre la incidencia de varicela con variables climáticas en Tucumán (una provincia con clima templado subtropical) durante 2005-2019. MÉTODOS Se analizó la relación en los períodos previo y posterior a la vacuna (2005-2014 y 2015-2019, respectivamente), identificando las variables climáticas asociadas y el punto de corte en donde aumentó el riesgo de transmisión. Se trató de un estudio observacional de tipo ecológico con fuentes de datos secundarias. Se utilizó el software R. La información se segmentó en tres series de tiempo: 2005-2009; 2010-2014 y 2015-2019. Para cada período, se realizó una descripción de la serie y se construyeron modelos aditivos generalizados (GAM) con distribución binomial negativa. RESULTADOS Se encontró un comportamiento estacional con pico máximo de incidencia durante la primavera en todos los períodos. En el período posvacuna, el pico se registró más tarde (semana epidemiológica [SE] 46) que en los períodos prevacuna (SE 43 y 42). La temperatura máxima y la humedad relativa se asociaron durante los dos primeros períodos, mientras que la temperatura mínima, el viento y la amplitud térmica se asociaron en el tercero. DISCUSIÓN El trabajo permitió establecer la relación existente entre variables climáticas y varicela en Tucumán.

Em um contexto de transmissão comunitária e escassez de vacinas, a vacinação contra a COVID-19 deve focar na redução direta da morbidade e da mortalidade causadas pela doença. Portanto, é fundamental a definição de grupos prioritários para a vacinação pelo Programa Nacional de Imunizações (PNI), baseada no risco de hospitalização e óbito pela doença. Para tal, calculamos o sobrerrisco por sexo, faixa etária e comorbidades por meio dos registros de hospitalização e óbito por síndrome respiratória aguda grave com confirmação de COVID-19 (SRAG-COVID) em todo o Brasil nos primeiros seis meses de epidemia. Apresentaram maior sobrerrisco pessoas do sexo masculino (hospitalização = 1,1 e óbito = 1,2), pessoas acima de 45 anos para hospitalização (SRfe variando de 1,1 a 8,5) e pessoas acima de 55 anos para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). Nos grupos de comorbidades, doença renal crônica, diabetes mellitus, doença cardiovascular e pneumopatia crônica conferiram sobrerrisco, enquanto para asma não houve evidência. Ter doença renal crônica ou diabetes mellitus e 60 anos ou mais mostrou-se um fator ainda mais forte, alcançando sobrerrisco de óbito 14 e 10 vezes maior do que na população geral, respectivamente. Para todas as comorbidades, houve um sobrerrisco mais alto em idades maiores, com um gradiente de diminuição em faixas mais altas. Esse padrão se inverteu quando consideramos o sobrerrisco em relação à população geral, tanto para hospitalização quanto para óbito. O presente estudo forneceu evidências a respeito do sobrerrisco de hospitalização e óbito por SRAG-COVID, auxiliando na definição de grupos prioritários para a vacinação contra a COVID-19.

In a context of community transmission and shortage of vaccines, COVID-19 vaccination should focus on directly reducing the morbidity and mortality caused by the disease. It was thus essential to define priority groups for vaccination by the Brazilian National Immunization Program (PNI in Portuguese), based on the risk of hospitalization and death from the disease. We calculated overrisk according to sex, age group, and comorbidities using hospitalization and death records from severe acute respiratory illness with confirmation of COVID-19 (SARI-COVID) in all of Brazil in the first 6 months of the epidemic. Higher overrisk was associated with male sex (hospitalization = 1.1 and death = 1.2), age over 45 years for hospitalization (OvRag ranging from 1.1 to 8.5), and age over 55 year for death (OvRag ranging from 1.5 to 18.3). In the groups with comorbidities, chronic kidney disease, diabetes mellitus, cardiovascular disease, and chronic lung disease were associated with overrisk, while there was no such evidence for asthma. Chronic kidney disease or diabetes and age over 60 showed an even stronger association, reaching overrisk of death 14 and 10 times greater than in the general population, respectively. For all the comorbidities, there was higher overrisk at older ages, with a downward gradient in the oldest age groups. This pattern was reversed when examining overrisk in the general population, for both hospitalization and death. The current study provided evidence of overrisk of hospitalization and death from SARI-COVID, assisting the definition of priority groups for COVID-19 vaccination.

En un contexto de transmisión comunitaria y escasez de vacunas, la vacunación contra la COVID-19 debe enfocarse en la reducción directa de la morbilidad y de la mortalidad causadas por la enfermedad. Por lo tanto, es fundamental la definición de grupos prioritarios para la vacunación por el Programa Nacional de Inmunizaciones (PNI), basada en el riesgo de hospitalización y óbito por la enfermedad. Para tal fin, calculamos el sobrerriesgo por sexo, franja de edad y comorbilidades mediante los registros de hospitalización y óbito por síndrome respiratorio agudo grave con confirmación de COVID-19 (SRAG-COVID) en todo Brasil, durante los primeros seis meses de epidemia. Presentaron mayor sobrerriesgo personas del sexo masculino (hospitalización = 1,1 y óbito = 1,2), personas por encima de 45 años para hospitalización (SRfe variando de 1,1 a 8,5) y personas por encima de 55 años para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). En los grupos de comorbilidades, enfermedad renal crónica, diabetes mellitus, enfermedad cardiovascular y neumopatía crónica ofrecieron sobrerriesgo, mientras que para el asma no hubo evidencia. Sufrir una enfermedad renal crónica o diabetes mellitus y tener 60 años o más mostró un factor todavía más fuerte, alcanzando sobrerriesgo de enfermedad 14 y 10 veces mayor que en la población general, respectivamente. Para todas las comorbilidades, hubo un sobrerriesgo más alto en edades mayores, con un gradiente de disminución en franjas más altas. Este patrón se invirtió cuando consideramos el sobrerriesgo en relación con la población general, tanto para hospitalización como para óbito. El presente estudio proporcionó evidencias respecto al sobrerriesgo de hospitalización y óbito por SRAG-COVID, ayudando en la definición de grupos prioritarios para la vacunación contra la COVID-19.

Resumo O objetivo do estudo foi avaliar o risco de infecção por HIV em homens que fazem sexo com homens (HSH) a partir do desenvolvimento de um índice que considere as redes de parceiros sexuais. As variáveis do índice foram faixa etária, raça/cor, escolaridade, tipo de relacionamento, uso de preservativo em relações receptivas e insertivas, autopercepção da chance de se infectar pelo HIV, história de infecções sexualmente transmissíveis, além dos resultados dos testes rápidos para HIV. Foram utilizados dados de uma pesquisa de rede egocêntricas HSH, com desenho transversal, realizada no Rio de Janeiro entre 2014 e 2015. O voluntário inicial da pesquisa é denominado ego, cada parceiro é alter, e cada par de pessoas em um relacionamento é a díade. Utilizou-se regressão logística múltipla para definição dos coeficientes das equações para elaboração dos índices. O índice variou de 0 a 1, quanto mais próximo de 1, maior o risco de infecção por HIV. A prevalência de HIV dos egos foi de 13,9%. A média do índice dos egos com teste HIV reagente foi 57% maior do que aqueles não reagentes, o mesmo perfil foi observado nos valores dos índices das díades. O índice permitiu incorporar os dados das redes por meio das díades e contribuiu para a identificação de indivíduos com maior chance de aquisição do HIV.

Abstract This study aimed to evaluate the risk of HIV infection in men who have sex with men (MSM) by developing an index that considers sex partner networks. The index variables were age, ethnicity/skin color, schooling, relationship type, condom use in receptive and insertive relationships, self-perception of the possibility of HIV infection, sexually transmitted infections, and rapid HIV testing results. We used data from a cross-sectional MSM egocentric network survey conducted in Rio de Janeiro between 2014 and 2015. The initial research volunteer is called ego, each partner is called alter, and each pair of people in a relationship is called the dyad. Multiple logistic regression was used to define the coefficients of the equations for the elaboration of the indices. The index ranged from 0 to 1; the closer to 1, the higher the risk of HIV infection. HIV prevalence was 13.9% among egos. The mean egos index with an HIV-reactive test was 57% higher than non-reactive, and the same profile was observed in the index values of dyads. The index allowed the incorporation of network data through the dyads and contributed to the identification of individuals with a higher likelihood of acquiring HIV.

Resumo O objetivo do estudo foi avaliar o risco de infecção por HIV em homens que fazem sexo com homens (HSH) a partir do desenvolvimento de um índice que considere as redes de parceiros sexuais. As variáveis do índice foram faixa etária, raça/cor, escolaridade, tipo de relacionamento, uso de preservativo em relações receptivas e insertivas, autopercepção da chance de se infectar pelo HIV, história de infecções sexualmente transmissíveis, além dos resultados dos testes rápidos para HIV. Foram utilizados dados de uma pesquisa de rede egocêntricas HSH, com desenho transversal, realizada no Rio de Janeiro entre 2014 e 2015. O voluntário inicial da pesquisa é denominado ego, cada parceiro é alter, e cada par de pessoas em um relacionamento é a díade. Utilizou-se regressão logística múltipla para definição dos coeficientes das equações para elaboração dos índices. O índice variou de 0 a 1, quanto mais próximo de 1, maior o risco de infecção por HIV. A prevalência de HIV dos egos foi de 13,9%. A média do índice dos egos com teste HIV reagente foi 57% maior do que aqueles não reagentes, o mesmo perfil foi observado nos valores dos índices das díades. O índice permitiu incorporar os dados das redes por meio das díades e contribuiu para a identificação de indivíduos com maior chance de aquisição do HIV.

Abstract This study aimed to evaluate the risk of HIV infection in men who have sex with men (MSM) by developing an index that considers sex partner networks. The index variables were age, ethnicity/skin color, schooling, relationship type, condom use in receptive and insertive relationships, self-perception of the possibility of HIV infection, sexually transmitted infections, and rapid HIV testing results. We used data from a cross-sectional MSM egocentric network survey conducted in Rio de Janeiro between 2014 and 2015. The initial research volunteer is called ego, each partner is called alter, and each pair of people in a relationship is called the dyad. Multiple logistic regression was used to define the coefficients of the equations for the elaboration of the indices. The index ranged from 0 to 1; the closer to 1, the higher the risk of HIV infection. HIV prevalence was 13.9% among egos. The mean egos index with an HIV-reactive test was 57% higher than non-reactive, and the same profile was observed in the index values of dyads. The index allowed the incorporation of network data through the dyads and contributed to the identification of individuals with a higher likelihood of acquiring HIV.

ABSTRACT COVID-19 is an infectious disease caused by the recently discovered coronavirus SARS-Cov-2. The disease became pandemic affecting many countries globally, including Brazil. Considering the expansion process and particularities during the initial stages of the epidemic, we aimed to analyze the spatial and spatiotemporal patterns of COVID-19 occurrence and to identify priority risk areas in Minas Gerais State, Southeast Brazil. An ecological study was performed considering all data from human cases of COVID-19 confirmed from the epidemiological week (EW) 11 (March 08, 2020) to EW 26 (June 27, 2020). Crude and smoothed incidence rates were used to analyze the distribution of disease patterns based on global and local indicators of spatial association and space-time risk assessment. Positive spatial autocorrelation and spatial dependence were found. Our results suggest that the metropolitan region of the State capital Belo Horizonte (MRBH) and Vale do Rio Doce mesoregions, as major epidemic foci in the beginning of the expansion process, have had important influence on the dispersion of SARS-CoV-2 in Minas Gerais State. Triangulo Mineiro/Alto Paranaiba region presented the highest risk of infection. In addition, six statistically significant spatiotemporal clusters were identified in the State, three at high risk and three at low risk. Our findings contribute to a greater understanding of the space-time disease dynamic and discuss strategies for identification of priority areas for COVID-19 surveillance and control.

Em um contexto de transmissão comunitária e escassez de vacinas, a vacinação contra a COVID-19 deve focar na redução direta da morbidade e da mortalidade causadas pela doença. Portanto, é fundamental a definição de grupos prioritários para a vacinação pelo Programa Nacional de Imunizações (PNI), baseada no risco de hospitalização e óbito pela doença. Para tal, calculamos o sobrerrisco por sexo, faixa etária e comorbidades por meio dos registros de hospitalização e óbito por síndrome respiratória aguda grave com confirmação de COVID-19 (SRAG-COVID) em todo o Brasil nos primeiros seis meses de epidemia. Apresentaram maior sobrerrisco pessoas do sexo masculino (hospitalização = 1,1 e óbito = 1,2), pessoas acima de 45 anos para hospitalização (SRfe variando de 1,1 a 8,5) e pessoas acima de 55 anos para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). Nos grupos de comorbidades, doença renal crônica, diabetes mellitus, doença cardiovascular e pneumopatia crônica conferiram sobrerrisco, enquanto para asma não houve evidência. Ter doença renal crônica ou diabetes mellitus e 60 anos ou mais mostrou-se um fator ainda mais forte, alcançando sobrerrisco de óbito 14 e 10 vezes maior do que na população geral, respectivamente. Para todas as comorbidades, houve um sobrerrisco mais alto em idades maiores, com um gradiente de diminuição em faixas mais altas. Esse padrão se inverteu quando consideramos o sobrerrisco em relação à população geral, tanto para hospitalização quanto para óbito. O presente estudo forneceu evidências a respeito do sobrerrisco de hospitalização e óbito por SRAG-COVID, auxiliando na definição de grupos prioritários para a vacinação contra a COVID-19.

In a context of community transmission and shortage of vaccines, COVID-19 vaccination should focus on directly reducing the morbidity and mortality caused by the disease. It was thus essential to define priority groups for vaccination by the Brazilian National Immunization Program (PNI in Portuguese), based on the risk of hospitalization and death from the disease. We calculated overrisk according to sex, age group, and comorbidities using hospitalization and death records from severe acute respiratory illness with confirmation of COVID-19 (SARI-COVID) in all of Brazil in the first 6 months of the epidemic. Higher overrisk was associated with male sex (hospitalization = 1.1 and death = 1.2), age over 45 years for hospitalization (OvRag ranging from 1.1 to 8.5), and age over 55 year for death (OvRag ranging from 1.5 to 18.3). In the groups with comorbidities, chronic kidney disease, diabetes mellitus, cardiovascular disease, and chronic lung disease were associated with overrisk, while there was no such evidence for asthma. Chronic kidney disease or diabetes and age over 60 showed an even stronger association, reaching overrisk of death 14 and 10 times greater than in the general population, respectively. For all the comorbidities, there was higher overrisk at older ages, with a downward gradient in the oldest age groups. This pattern was reversed when examining overrisk in the general population, for both hospitalization and death. The current study provided evidence of overrisk of hospitalization and death from SARI-COVID, assisting the definition of priority groups for COVID-19 vaccination.

En un contexto de transmisión comunitaria y escasez de vacunas, la vacunación contra la COVID-19 debe enfocarse en la reducción directa de la morbilidad y de la mortalidad causadas por la enfermedad. Por lo tanto, es fundamental la definición de grupos prioritarios para la vacunación por el Programa Nacional de Inmunizaciones (PNI), basada en el riesgo de hospitalización y óbito por la enfermedad. Para tal fin, calculamos el sobrerriesgo por sexo, franja de edad y comorbilidades mediante los registros de hospitalización y óbito por síndrome respiratorio agudo grave con confirmación de COVID-19 (SRAG-COVID) en todo Brasil, durante los primeros seis meses de epidemia. Presentaron mayor sobrerriesgo personas del sexo masculino (hospitalización = 1,1 y óbito = 1,2), personas por encima de 45 años para hospitalización (SRfe variando de 1,1 a 8,5) y personas por encima de 55 años para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). En los grupos de comorbilidades, enfermedad renal crónica, diabetes mellitus, enfermedad cardiovascular y neumopatía crónica ofrecieron sobrerriesgo, mientras que para el asma no hubo evidencia. Sufrir una enfermedad renal crónica o diabetes mellitus y tener 60 años o más mostró un factor todavía más fuerte, alcanzando sobrerriesgo de enfermedad 14 y 10 veces mayor que en la población general, respectivamente. Para todas las comorbilidades, hubo un sobrerriesgo más alto en edades mayores, con un gradiente de disminución en franjas más altas. Este patrón se invirtió cuando consideramos el sobrerriesgo en relación con la población general, tanto para hospitalización como para óbito. El presente estudio proporcionó evidencias respecto al sobrerriesgo de hospitalización y óbito por SRAG-COVID, ayudando en la definición de grupos prioritarios para la vacunación contra la COVID-19.

Resumo: Estimativas de mulheres que fizeram aborto provocado em localidades cujas leis são restritivas ainda são escassas na literatura científica, e a não coincidência de estimativas oriundas dos métodos hoje em uso clama pela aplicação de métodos inovadores, como novos métodos indiretos. Tal necessidade é especialmente aguda nas áreas mais densamente povoadas, como as capitais brasileiras, dada a magnitude do fenômeno e os danos e riscos daí decorrentes. O artigo objetiva estimar o número de mulheres que fez aborto provocado no Município do Rio de Janeiro, Brasil, em 2011, por meio de um modelo hierárquico bayesiano. Ele foi aplicado aos dados de um inquérito domiciliar que subsidiou a utilização do método network scale-up, no Município do Rio de Janeiro, um modelo hierárquico bayesiano utilizando as informações indiretas baseadas na rede de contatos dos participantes selecionados de forma aleatória da população. Das 1.758.145 mulheres de 15-49 anos residentes no Município do Rio de Janeiro (13.025; ICr95%: 10.635; 15.748) mulheres fizeram aborto provocado em 2011, resultando numa incidência acumulada média de 7,41 (ICr95%: 6,05; 8,96) para cada 1.000 mulheres de 15-49 anos. O estudo de autovalidação do modelo permitiu identificar padrões de subestimação em subpopulações estigmatizadas com baixa visibilidade social, como mulheres fizeram aborto provocado. O abortamento provocado é uma prática recorrente entre as mulheres no Município do Rio de Janeiro. Novos métodos de estimação indireta podem contribuir para a apreensão mais precisa do evento, considerando o contexto de ilegalidade, e contribuir para formulação de políticas de saúde.

Abstract: Estimates of number of women who have undergone induced abortion in jurisdictions with restrictive abortion laws are still scarce in the scientific literature, and the disparate estimates from currently used methods call for the application of innovative estimation techniques such as new indirect methods. This need is especially acute in more densely populated areas, such as Brazil’s state capitals, given the magnitude of unsafe abortions and the resulting risks and harms. The article aims to estimate the number of women who had induced abortions in the city of Rio de Janeiro in 2011, based on a Bayesian hierarchical model. The model was applied to data from a household survey that supported the use of the network scale-up method in the city of Rio de Janeiro, a Bayesian hierarchical model using indirect information based on the contact networks of randomly selected participants from the general population. Among the 1,758,145 women 15-49 years of age living in the city of Rio de Janeiro, 13,025 women (95%CrI: 10,635; 15,748) had induced abortions in 2011, resulting in a mean cumulative incidence of 7.41 (95%CrI: 6.05; 8.96) for every 1,000 women 15-49 years of age. The model’s self-validation process identified patterns of underestimation in stigmatized subpopulations with low social visibility, such as women who have undergone induced abortion. Induced abortion is a common practice among women in the city of Rio de Janeiro. New indirect estimation methods can contribute to more precise measurement of this event, considering the context of illegality, and thereby contribute to appropriate health policies.

Resumen: Las estimaciones de mujeres que tuvieron un aborto provocado en localidades cuyas leyes son restrictivas todavía son escasas en la literatura científica, y la no coincidencia de las estimaciones procedentes de los métodos hoy en uso reclama urgentemente la aplicación de métodos innovadores, como los nuevos métodos indirectos. Tal necesidad es especialmente acuciante en las áreas más densamente pobladas, como las capitales brasileñas, dada la magnitud del fenómeno y los daños y riesgos derivados de allí. El artículo tiene como objetivo estimar el número de mujeres que realizaron un aborto provocado en el Municipio de Río de Janeiro, Brasil, en 2011, a partir de un modelo jerárquico bayesiano. Este se aplicó a los datos de una encuesta domiciliaria que fomentó la utilización del método network scale-up, en el Municipio de Río de Janeiro, un modelo jerárquico bayesiano utilizando información indirecta, basada en la red de contactos de los participantes seleccionados de forma aleatoria en la población. De las 1.758.145 mujeres de 15-49 años, residentes en el Municipio de Río de Janeiro, 13.025 (ICr95%: 10.635; 15.748) mujeres tuvieron un aborto provocado en 2011, resultando en una incidencia acumulada media de 7,41 (ICr95%: 6,05; 8,96) para cada 1.000 mujeres de 15-49 años. El estudio de autovalidación del modelo permitió identificar patrones de subestimación en subpoblaciones estigmatizadas con baja visibilidad social, como las mujeres que tuvieron un aborto provocado. El aborto provocado es una práctica recurrente entre mujeres en el municipio de Río de Janeiro. Nuevos métodos de estimación indirecta pueden contribuir a la aprehensión más precisa de este evento, considerando el contexto de ilegalidad, y contribuir a la formulación de políticas de salud.

Resumo: Estimativas de mulheres que fizeram aborto provocado em localidades cujas leis são restritivas ainda são escassas na literatura científica, e a não coincidência de estimativas oriundas dos métodos hoje em uso clama pela aplicação de métodos inovadores, como novos métodos indiretos. Tal necessidade é especialmente aguda nas áreas mais densamente povoadas, como as capitais brasileiras, dada a magnitude do fenômeno e os danos e riscos daí decorrentes. O artigo objetiva estimar o número de mulheres que fez aborto provocado no Município do Rio de Janeiro, Brasil, em 2011, por meio de um modelo hierárquico bayesiano. Ele foi aplicado aos dados de um inquérito domiciliar que subsidiou a utilização do método network scale-up, no Município do Rio de Janeiro, um modelo hierárquico bayesiano utilizando as informações indiretas baseadas na rede de contatos dos participantes selecionados de forma aleatória da população. Das 1.758.145 mulheres de 15-49 anos residentes no Município do Rio de Janeiro (13.025; ICr95%: 10.635; 15.748) mulheres fizeram aborto provocado em 2011, resultando numa incidência acumulada média de 7,41 (ICr95%: 6,05; 8,96) para cada 1.000 mulheres de 15-49 anos. O estudo de autovalidação do modelo permitiu identificar padrões de subestimação em subpopulações estigmatizadas com baixa visibilidade social, como mulheres fizeram aborto provocado. O abortamento provocado é uma prática recorrente entre as mulheres no Município do Rio de Janeiro. Novos métodos de estimação indireta podem contribuir para a apreensão mais precisa do evento, considerando o contexto de ilegalidade, e contribuir para formulação de políticas de saúde.

Abstract: Estimates of number of women who have undergone induced abortion in jurisdictions with restrictive abortion laws are still scarce in the scientific literature, and the disparate estimates from currently used methods call for the application of innovative estimation techniques such as new indirect methods. This need is especially acute in more densely populated areas, such as Brazil’s state capitals, given the magnitude of unsafe abortions and the resulting risks and harms. The article aims to estimate the number of women who had induced abortions in the city of Rio de Janeiro in 2011, based on a Bayesian hierarchical model. The model was applied to data from a household survey that supported the use of the network scale-up method in the city of Rio de Janeiro, a Bayesian hierarchical model using indirect information based on the contact networks of randomly selected participants from the general population. Among the 1,758,145 women 15-49 years of age living in the city of Rio de Janeiro, 13,025 women (95%CrI: 10,635; 15,748) had induced abortions in 2011, resulting in a mean cumulative incidence of 7.41 (95%CrI: 6.05; 8.96) for every 1,000 women 15-49 years of age. The model’s self-validation process identified patterns of underestimation in stigmatized subpopulations with low social visibility, such as women who have undergone induced abortion. Induced abortion is a common practice among women in the city of Rio de Janeiro. New indirect estimation methods can contribute to more precise measurement of this event, considering the context of illegality, and thereby contribute to appropriate health policies.

Resumen: Las estimaciones de mujeres que tuvieron un aborto provocado en localidades cuyas leyes son restrictivas todavía son escasas en la literatura científica, y la no coincidencia de las estimaciones procedentes de los métodos hoy en uso reclama urgentemente la aplicación de métodos innovadores, como los nuevos métodos indirectos. Tal necesidad es especialmente acuciante en las áreas más densamente pobladas, como las capitales brasileñas, dada la magnitud del fenómeno y los daños y riesgos derivados de allí. El artículo tiene como objetivo estimar el número de mujeres que realizaron un aborto provocado en el Municipio de Río de Janeiro, Brasil, en 2011, a partir de un modelo jerárquico bayesiano. Este se aplicó a los datos de una encuesta domiciliaria que fomentó la utilización del método network scale-up, en el Municipio de Río de Janeiro, un modelo jerárquico bayesiano utilizando información indirecta, basada en la red de contactos de los participantes seleccionados de forma aleatoria en la población. De las 1.758.145 mujeres de 15-49 años, residentes en el Municipio de Río de Janeiro, 13.025 (ICr95%: 10.635; 15.748) mujeres tuvieron un aborto provocado en 2011, resultando en una incidencia acumulada media de 7,41 (ICr95%: 6,05; 8,96) para cada 1.000 mujeres de 15-49 años. El estudio de autovalidación del modelo permitió identificar patrones de subestimación en subpoblaciones estigmatizadas con baja visibilidad social, como las mujeres que tuvieron un aborto provocado. El aborto provocado es una práctica recurrente entre mujeres en el municipio de Río de Janeiro. Nuevos métodos de estimación indirecta pueden contribuir a la aprehensión más precisa de este evento, considerando el contexto de ilegalidad, y contribuir a la formulación de políticas de salud.