RESUMO Objetivo: Estimar a prevalência de diagnóstico e internações hospitalares por COVID-19 e avaliar seus correlatos entre adultos no Brasil. Métodos: Um estudo transversal, com dados secundários do Inquérito Telefônico de Fatores de Risco para Doenças Crônicas não Transmissíveis em tempos de Pandemia — Covitel 2022 foi realizado. O estudo Covitel utiliza amostragem por conglomerados, realizada a partir de discagem aleatória de dígitos para linhas telefônicas fixas e celulares, entre pessoas de 18 anos ou mais. O desfecho “diagnóstico de COVID-19” foi baseado no autorrelato de um caso confirmado, por meio de exames laboratoriais ou diagnósticos médicos. Para aqueles que relataram COVID-19, foi questionado sobre a necessidade de internação hospitalar devido à COVID-19. As variáveis independentes incluíram sexo, idade, escolaridade, região, comorbidade, plano de saúde privado, autoavaliação de saúde e situação profissional. A razão de chances foi estimada por regressão logística considerando o desenho amostral complexo. Resultados: A partir da amostra de 9000 pessoas obteve-se prevalência de diagnóstico de COVID-19 de 25,4% (IC95% 23,8–27,1%), variando de 23,0% (IC95% 20,0–26,3%) na região Nordeste a 28,5% (IC95% 25,3–31,7%) na região Sul. Adultos entre 35–44 anos tiveram a maior prevalência de diagnóstico de COVID-19. Quanto maior a escolaridade, maior foi a prevalência do diagnóstico de COVID-19. Conclusão: A prevalência do diagnóstico de COVID-19 é marcadamente diferente daquela da infecção por SARS-CoV-2 a nível populacional. As diferenças socioeconômicas no acesso aos testes são a explicação provável. Idosos e pessoas com comorbidades tiveram maior probabilidade de serem internados em hospital devido à COVID-19 no Brasil.

ABSTRACT Objective: To estimate the prevalence of COVID-19 diagnosis and hospital admissions, and to evaluate their correlates in a nationwide Brazilian sample. Methods: A cross-sectional study was carried out with secondary data from the Telephone Survey of Risk Factors for Chronic Noncommunicable Diseases in Times of Pandemic – Covitel 2022. The Covitel study uses cluster sampling, carried out through random digit dialing on landlines and cell phones, among people aged 18 years or over. The outcome of the “diagnosis of COVID-19” was based on a self-report of a confirmed case through laboratory tests or medical diagnoses. Those who reported COVID-19 were asked about the need for hospital admission due to COVID-19. Independent variables included sex, age, level of education, region, comorbidity, private health insurance plan, self-rated health, and employment status. The odds ratio was estimated using logistic regression models considering the complex sample design. Results: From the sample of 9000 people, the prevalence of COVID-19 diagnosis was 25.4% (95%CI 23.8–27.1%), ranging from 23.0% (95%CI 20.0–26.3%) in the Northeast region to 28.5% (95%CI 25.3–31.7%) in the South region. Middle-aged adults (35–44 years old) had the highest prevalence of COVID-19 diagnosis. The higher the level of education, the higher the prevalence of COVID-19 diagnosis. Conclusion: The prevalence of COVID-19 diagnosis is markedly different from that of SARS-CoV-2 infection at the population level. Socioeconomic differences in access to testing are the likely explanation. Older adults and people with comorbidities were more likely to be admitted to hospital due to COVID-19 in Brazil.

RESUMO Objetivo: Estimar a prevalência de diagnóstico e internações hospitalares por COVID-19 e avaliar seus correlatos entre adultos no Brasil. Métodos: Um estudo transversal, com dados secundários do Inquérito Telefônico de Fatores de Risco para Doenças Crônicas não Transmissíveis em tempos de Pandemia — Covitel 2022 foi realizado. O estudo Covitel utiliza amostragem por conglomerados, realizada a partir de discagem aleatória de dígitos para linhas telefônicas fixas e celulares, entre pessoas de 18 anos ou mais. O desfecho “diagnóstico de COVID-19” foi baseado no autorrelato de um caso confirmado, por meio de exames laboratoriais ou diagnósticos médicos. Para aqueles que relataram COVID-19, foi questionado sobre a necessidade de internação hospitalar devido à COVID-19. As variáveis independentes incluíram sexo, idade, escolaridade, região, comorbidade, plano de saúde privado, autoavaliação de saúde e situação profissional. A razão de chances foi estimada por regressão logística considerando o desenho amostral complexo. Resultados: A partir da amostra de 9000 pessoas obteve-se prevalência de diagnóstico de COVID-19 de 25,4% (IC95% 23,8–27,1%), variando de 23,0% (IC95% 20,0–26,3%) na região Nordeste a 28,5% (IC95% 25,3–31,7%) na região Sul. Adultos entre 35–44 anos tiveram a maior prevalência de diagnóstico de COVID-19. Quanto maior a escolaridade, maior foi a prevalência do diagnóstico de COVID-19. Conclusão: A prevalência do diagnóstico de COVID-19 é marcadamente diferente daquela da infecção por SARS-CoV-2 a nível populacional. As diferenças socioeconômicas no acesso aos testes são a explicação provável. Idosos e pessoas com comorbidades tiveram maior probabilidade de serem internados em hospital devido à COVID-19 no Brasil. Objetivo COVID19 COVID 19 COVID-1 Brasil Métodos transversal 202 realizado conglomerados celulares 1 mais confirmado médicos COVID19, 19, COVID19. 19. sexo idade escolaridade comorbidade privado profissional complexo Resultados 900 obtevese obteve se 254 25 4 25,4 IC95% IC95 IC (IC95 23,8–27,1%, 238271 23,8–27,1% , 23 8 27 23,8–27,1%) 230 0 23,0 20,0–26,3% 200263 20 26 3 285 28 5 28,5 25,3–31,7% 253317 31 7 Sul 3544 35 44 35–4 Conclusão SARSCoV2 SARSCoV SARS CoV 2 SARS-CoV- populacional provável COVID1 COVID- 90 25, IC9 (IC9 23827 23,8–27,1 23, 20,0–26,3 20026 28, 25,3–31,7 25331 354 35– SARS-CoV 9 (IC 2382 23,8–27, 20,0–26, 2002 25,3–31, 2533 238 23,8–27 20,0–26 200 25,3–31 253 23,8–2 20,0–2 25,3–3 23,8– 20,0– 25,3– 23,8 20,0 25,3 20,

ABSTRACT Objective: To estimate the prevalence of COVID-19 diagnosis and hospital admissions, and to evaluate their correlates in a nationwide Brazilian sample. Methods: A cross-sectional study was carried out with secondary data from the Telephone Survey of Risk Factors for Chronic Noncommunicable Diseases in Times of Pandemic – Covitel 2022. The Covitel study uses cluster sampling, carried out through random digit dialing on landlines and cell phones, among people aged 18 years or over. The outcome of the “diagnosis of COVID-19” was based on a self-report of a confirmed case through laboratory tests or medical diagnoses. Those who reported COVID-19 were asked about the need for hospital admission due to COVID-19. Independent variables included sex, age, level of education, region, comorbidity, private health insurance plan, self-rated health, and employment status. The odds ratio was estimated using logistic regression models considering the complex sample design. Results: From the sample of 9000 people, the prevalence of COVID-19 diagnosis was 25.4% (95%CI 23.8–27.1%), ranging from 23.0% (95%CI 20.0–26.3%) in the Northeast region to 28.5% (95%CI 25.3–31.7%) in the South region. Middle-aged adults (35–44 years old) had the highest prevalence of COVID-19 diagnosis. The higher the level of education, the higher the prevalence of COVID-19 diagnosis. Conclusion: The prevalence of COVID-19 diagnosis is markedly different from that of SARS-CoV-2 infection at the population level. Socioeconomic differences in access to testing are the likely explanation. Older adults and people with comorbidities were more likely to be admitted to hospital due to COVID-19 in Brazil. Objective COVID19 COVID 19 COVID-1 admissions Methods crosssectional cross sectional 2022 sampling phones 1 over selfreport self report diagnoses COVID19. 19. sex age education comorbidity plan selfrated rated status design Results 900 254 25 4 25.4 95%CI 95CI CI 95 23.8–27.1%, 238271 23.8–27.1% , 23 8 27 23.8–27.1%) 230 0 23.0 20.0–26.3% 200263 20 26 3 285 28 5 28.5 25.3–31.7% 253317 31 7 Middleaged Middle 35–44 3544 35 44 (35–4 old Conclusion SARSCoV2 SARSCoV SARS CoV 2 SARS-CoV- explanation Brazil COVID1 COVID- 202 90 25. 9 23827 23.8–27.1 23. 20.0–26.3 20026 28. 25.3–31.7 25331 35–4 354 (35– SARS-CoV 2382 23.8–27. 20.0–26. 2002 25.3–31. 2533 35– (35 238 23.8–27 20.0–26 200 25.3–31 253 (3 23.8–2 20.0–2 25.3–3 ( 23.8– 20.0– 25.3– 23.8 20.0 25.3 20.

Abstract INTRODUCTION: Excess Mortality by all causes considers deaths directly related to COVID-19 and those attributed to conditions caused by the pandemic. When stratified by social dimensions, such as race/color, it allows for the evaluation of more vulnerable populations. The study estimated the excess mortality by natural causes, separating the white and black populations in 2020. METHODS Public civil registration data on deaths observed in 2020, corrected for under registration, were used. The expected number of deaths was estimated based on the mortality rates observed in 2019, applied to the estimated population in 2020. The difference between the values expected and observed and the proportion of excess was considered the excess mortality. RESULTS: The present study found an excess of 270,321 deaths (22.2% above the expected) in 2020. Every state of Brazil reported deaths above the corresponding expected figure. The excess was higher for men (25.2%) than for women (19.0%). Blacks showed an excess of 27.8%, as compared to whites at 17.6%. In both sexes and all age groups, excess was higher in the black population, especially in the South, Southeast, and Midwest regions. São Paulo, the largest in population number, had twice as much excess death in the black population (25.1%) than in the white population (11.5%). CONCLUSIONS: The present study showed racial disparities in excess mortality during the COVID-19 pandemic in Brazil. The higher excess found for the black suggests an intrinsic relationship with the socioeconomic situation, further exposing the Brazilian reality, in which social and structural inequality is evident.

RESUMO: Objetivo: Propor método para melhoria das estimativas de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis, incluindo a redistribuição de causas garbage nos municípios brasileiros. Métodos: O Sistema de Informações sobre Mortalidade foi utilizado como fonte de dados para estimar as taxas padronizadas por idade, antes e depois da correção de dados, para as doenças crônicas não transmissíveis (cardiovasculares, respiratórias crônicas, diabetes e neoplasias). O tratamento para correção dos dados abordou dados faltantes, sub-registro e redistribuição de causas garbage. Foram utilizados os triênios 2010–2012 e 2015–2017 e o método bayesiano para estimar as taxas de mortalidade, diminuindo-se o efeito da flutuação provocada pelos pequenos números no nível municipal. Resultados: A etapa de redistribuição causas garbage mostrou maior peso nas correções: cerca de 40% em 2000 e aproximadamente 20% a partir de 2007, com estabilização neste ano. Ao longo da série histórica, a qualidade da informação sobre causas de morte melhorou no Brasil, sendo vistos resultados heterogêneos nos municípios. Observaram-se clusters com as maiores proporções de correção nas regiões Nordeste e Norte. O diabetes foi a causa com maior proporção de acréscimo (mais de 40%, em 2000). Conclusão: Estudos metodológicos que propõem correção e melhoria do Sistema de Informação sobre Mortalidade são essenciais para o monitoramento das taxas de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis em níveis regionais. A proposta metodológica aplicada, pela primeira vez em dados reais de municípios brasileiros, é desafiadora e merece aprimoramentos. Apesar da melhora nos dados, o método utilizado neste estudo para tratamento dos dados brutos mostrou grande impacto nas estimativas finais.

ABSTRACT: Objective: To propose a method for improving mortality estimates from noncommunicable diseases (NCD), including the redistribution of garbage codes in Brazilian municipalities. Methods: Brazilian Mortality Information System (MIS) was used as a data source to estimate age standardized mortality rates, before and after correction, for NCD (cardiovascular, chronic respiratory, diabetes, and neoplasms). The treatment for the correction of data addressed missing data, under-registration, and redistribution of garbage codes (GCs). Three-year periods 2010–2012 and 2015–2017, and the Bayesian method were used to estimate mortality rates, reducing the effect of fluctuation caused by small numbers at the municipal level. Results: GCs redistribution step showed greater weight in corrections, about 40% in 2000 and roughly 20% as from 2007, with stabilization starting in this year. Throughout the historical series, the quality of information on causes of death has improved in Brazil, with heterogeneous results being observed among municipalities. Conclusion: Methodological studies that propose correction and improvement of the MIS are essential for monitoring mortality rates due to NCD at regional levels. The methodological proposal applied, for the first time in real data from Brazilian municipalities, is challenging and deserves further improvements. Improving the quality of the data is essential in order to build more accurate estimates based on the raw data from the SIM.

RESUMO: Objetivo: Propor método para melhoria das estimativas de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis, incluindo a redistribuição de causas garbage nos municípios brasileiros. Métodos: O Sistema de Informações sobre Mortalidade foi utilizado como fonte de dados para estimar as taxas padronizadas por idade, antes e depois da correção de dados, para as doenças crônicas não transmissíveis (cardiovasculares, respiratórias crônicas, diabetes e neoplasias). O tratamento para correção dos dados abordou dados faltantes, sub-registro e redistribuição de causas garbage. Foram utilizados os triênios 2010–2012 e 2015–2017 e o método bayesiano para estimar as taxas de mortalidade, diminuindo-se o efeito da flutuação provocada pelos pequenos números no nível municipal. Resultados: A etapa de redistribuição causas garbage mostrou maior peso nas correções: cerca de 40% em 2000 e aproximadamente 20% a partir de 2007, com estabilização neste ano. Ao longo da série histórica, a qualidade da informação sobre causas de morte melhorou no Brasil, sendo vistos resultados heterogêneos nos municípios. Observaram-se clusters com as maiores proporções de correção nas regiões Nordeste e Norte. O diabetes foi a causa com maior proporção de acréscimo (mais de 40%, em 2000). Conclusão: Estudos metodológicos que propõem correção e melhoria do Sistema de Informação sobre Mortalidade são essenciais para o monitoramento das taxas de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis em níveis regionais. A proposta metodológica aplicada, pela primeira vez em dados reais de municípios brasileiros, é desafiadora e merece aprimoramentos. Apesar da melhora nos dados, o método utilizado neste estudo para tratamento dos dados brutos mostrou grande impacto nas estimativas finais.

ABSTRACT: Objective: To propose a method for improving mortality estimates from noncommunicable diseases (NCD), including the redistribution of garbage codes in Brazilian municipalities. Methods: Brazilian Mortality Information System (MIS) was used as a data source to estimate age standardized mortality rates, before and after correction, for NCD (cardiovascular, chronic respiratory, diabetes, and neoplasms). The treatment for the correction of data addressed missing data, under-registration, and redistribution of garbage codes (GCs). Three-year periods 2010–2012 and 2015–2017, and the Bayesian method were used to estimate mortality rates, reducing the effect of fluctuation caused by small numbers at the municipal level. Results: GCs redistribution step showed greater weight in corrections, about 40% in 2000 and roughly 20% as from 2007, with stabilization starting in this year. Throughout the historical series, the quality of information on causes of death has improved in Brazil, with heterogeneous results being observed among municipalities. Conclusion: Methodological studies that propose correction and improvement of the MIS are essential for monitoring mortality rates due to NCD at regional levels. The methodological proposal applied, for the first time in real data from Brazilian municipalities, is challenging and deserves further improvements. Improving the quality of the data is essential in order to build more accurate estimates based on the raw data from the SIM.

Objective: to propose a method for improving mortality estimates from non-communicable chronic diseases (NCD), including the redistribution of garbage causes in the municipalities of Brazil. Methods: Information Mortality System (SIM) data was used in the three-year periods from 2010 to 2012 and 2015 to 2017, with comparison of age standardized rates before and after correction of NCDs (cardiovascular, chronic respiratory, diabetes and neoplasms). The treatment for data correction included missing data, under-registration and causes of garbage redistribution (CG). The trienniums and Bayesian method were used to estimate mortality rates by improving the fluctuation caused by small numbers at the municipal level. Results: The CG redistribution stage showed greater weight in the corrections, about 40% in 2000 and about 20% from 2007, with stabilization from this year.. Throughout the historical series, the quality of information on causes of death has improved in Brazil, with heterogeneous results being observed among the municipalities. Conclusions: methodological studies that propose the correction and improvement of the SIM are essential for monitoring the mortality rates due to NCDs at regional levels. The methodological proposal applied, for the first time in real data from Brazilian municipalities, is challenging and deserves further improvements. Despite the improvement in the data, the use of rates with raw data is not recommended, as the treatment in the data, the method used in this study for the treatment of raw data showed a great impact on the final estimates.

Objetivo: propor método para melhoria das estimativas de mortalidade por doenças crônicas não transmissíveis (DCNT), incluindo a redistribuição de causas garbage nos municípios Brasileiros. Métodos: foram utilizados os dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) nos triênios de 2010-2012 e 2015-2017, comparadas com as taxas padronizadas por idade, antes e após correção das DCNT (cardiovasculares, respiratória crônicas, diabetes e neoplasias). O tratamento para correção dos dados abordou dados faltantes, sub-registro e redistribuição de causas garbage (CG). Foram utilizados triênios e método bayesiano para estimar as taxas de mortalidade diminuindo o efeito da flutuação provocada pelos pequenos números no nível municipal. Resultados: a etapa de redistribuição CG mostrou maior peso nas correções, cerca de 40% em 2000 e cerca de 20% a  partir de 2007, com estabilização a partir deste ano. Ao longo da série histórica a qualidade da informação sobre causas de morte melhorou no Brasil, sendo observados resultados heterogêneos nos municípios. Observou-se clusters com as maiores proporções de correção nas regiões Nordeste e Norte. O diabetes foi a causa com maior proporção de acréscimo (mais de 40% em 2000). Conclusões: estudos metodológicos que propõem correção e melhoria do SIM são essenciais para o monitoramento das taxas de mortalidade por DCNT em níveis regionais. A proposta metodológica aplicada, pela primeira vez em dados reais de municípios brasileiros, é desafiadora e merece maiores aprimoramentos. Apesar da melhora nos dados, o método utilizado neste estudo para o tratamento dos dados brutos mostrou um grande impacto nas estimativas finais.

Resumo O estudo analisou a prevalência de sofrer bullying e fatores associados em escolares brasileiros. Trata-se de análise da Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) 2015 em amostra nacional com 102.301 alunos do 9º ano. Foi calculada a prevalência de sofrer bullying e foi feita inicialmente análise bivariada com estimativas de razões de chance (OR) e IC95% para estimar as associações entre vitimização e variáveis sociodemográficas, contexto familiar, violência familiar, saúde mental e comportamentos de risco. Posteriormente, procedeu-se ao modelo de regressão logística múltipla, inserindo as variáveis de interesse com (p < 0,20). No modelo final ajustado (ORa) permaneceram variáveis com p < 0,05. A prevalência de bullying foi de 7,4%. A análise multivariada mostrou que quem tem maior chance de sofrer bullying são os escolares do sexo masculino, com 13 anos, da escola pública, filhos de mães sem escolaridade, que trabalham, com relato de solidão, sem amigos, com insônia; que sofreram agressão física dos familiares, faltaram as aulas sem avisar aos pais, usaram tabaco. Predominaram vítimas de 13 anos, com contexto social e familiar desfavorável, mostrando cenário de vulnerabilidades, demandando apoio de redes de proteção social, escolar e famíliar.

Abstract This study analyzed the prevalence of bullying and associated factors among Brazilian schoolchildren using data produced by the 2015 National School Health Survey (PeNSE, acronym in Portuguese) consisting of a national sample of 102,301 eighth grade students. The prevalence of bullying was calculated and bivariate analysis was performed using a 95% confidence level to determine the association between victimization and socio-demographic variables and other variables relating to family background, mental health, and risk behaviors. Multivariate analysis was then conducted using the biologically plausible variables of interest. For the final model, variables that obtained p-values of < 0.05 were maintained. The prevalence of bullying was found to be 7.4%. The results of the multivariate analysis showed that boys aged 13 years studying in public schools who worked and whose mother did not have any schooling were more likely to be bullied, as were schoolchildren who felt lonely, had no friends, suffered from insomnia, skipped lessons without parental permission, and who smoked. Victims of bullying were predominantly 13-year-olds from an unfavorable social and family background, painting a picture of vulnerability that calls for support from social protection networks, schools and families alike .

Resumo O estudo analisou a prevalência de sofrer bullying e fatores associados em escolares brasileiros. Trata-se de análise da Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) 2015 em amostra nacional com 102.301 alunos do 9º ano. Foi calculada a prevalência de sofrer bullying e foi feita inicialmente análise bivariada com estimativas de razões de chance (OR) e IC95% para estimar as associações entre vitimização e variáveis sociodemográficas, contexto familiar, violência familiar, saúde mental e comportamentos de risco. Posteriormente, procedeu-se ao modelo de regressão logística múltipla, inserindo as variáveis de interesse com (p < 0,20). No modelo final ajustado (ORa) permaneceram variáveis com p < 0,05. A prevalência de bullying foi de 7,4%. A análise multivariada mostrou que quem tem maior chance de sofrer bullying são os escolares do sexo masculino, com 13 anos, da escola pública, filhos de mães sem escolaridade, que trabalham, com relato de solidão, sem amigos, com insônia; que sofreram agressão física dos familiares, faltaram as aulas sem avisar aos pais, usaram tabaco. Predominaram vítimas de 13 anos, com contexto social e familiar desfavorável, mostrando cenário de vulnerabilidades, demandando apoio de redes de proteção social, escolar e famíliar.

Abstract This study analyzed the prevalence of bullying and associated factors among Brazilian schoolchildren using data produced by the 2015 National School Health Survey (PeNSE, acronym in Portuguese) consisting of a national sample of 102,301 eighth grade students. The prevalence of bullying was calculated and bivariate analysis was performed using a 95% confidence level to determine the association between victimization and socio-demographic variables and other variables relating to family background, mental health, and risk behaviors. Multivariate analysis was then conducted using the biologically plausible variables of interest. For the final model, variables that obtained p-values of < 0.05 were maintained. The prevalence of bullying was found to be 7.4%. The results of the multivariate analysis showed that boys aged 13 years studying in public schools who worked and whose mother did not have any schooling were more likely to be bullied, as were schoolchildren who felt lonely, had no friends, suffered from insomnia, skipped lessons without parental permission, and who smoked. Victims of bullying were predominantly 13-year-olds from an unfavorable social and family background, painting a picture of vulnerability that calls for support from social protection networks, schools and families alike .