Resumo Introdução A vigilância em saúde é um modelo de atenção à saúde que articula e integra ações em saúde pública. Para tal, é fundamental conhecer os processos de dinâmica populacional que determinam o regime demográfico. Objetivo Descrever a dinâmica populacional nos últimos 15 anos e analisar projeções para os próximos 15 anos. Método Trata-se de estudo ecológico que analisou e projetou dados do Brasil e grandes regiões para o período de 2000 a 2030. Estimaram-se indicadores de estrutura etária, longevidade e padrão e nível de mortalidade, natalidade e fecundidade para o período. Resultados Observa-se no Brasil como um todo que a mortalidade e a fecundidade seguem em declínio, com diferenciais importantes entre as regiões brasileiras. Destacam-se a diferença no ritmo de envelhecimento populacional, a mudança no padrão de fecundidade e a tendência para a mortalidade no período. Ainda, evidencia-se, por meio das projeções, que a curto prazo não se vê redução dessas desigualdades regionais. Conclusão Discutiu-se que a vigilância em saúde precisa integrar as complexas dimensões do processo saúde-doença relacionadas a essas mudanças, construindo políticas públicas intersetoriais que entendam os determinantes sociais da saúde como conformadores do território, no contexto das transições demográfica e epidemiológica.

Abstract Background Health surveillance is a health care model that combines public health actions. To this end, it is fundamental to know the population dynamics processes that determine the demographic regime. Objective To describe the population dynamics in the past 15 years and analyze their projections for the next 15 years. Method This is an ecological study that analyzed and projected data from Brazil as a whole and its regions between 2000 and 2030. Indicators of age structure, longevity, and standard and level of mortality, birth and fertility were estimated for this period. Results In Brazil as a whole, mortality and fertility will continue to decline, with important differences between Brazilian regions. Difference in the rhythm of population aging, change in the pattern of fertility, and trend for mortality in the period are highlighted. The projections also evidence that there will be no reduction in these regional inequalities in the short term. Conclusion It is discussed that health surveillance needs to combine the complex dimensions of the health-disease process related to these changes, building intersectoral public policies that incorporate social determinants of health as territorial conformers in the context of demographic and epidemiological transitions.

Resumo Introdução A vigilância em saúde é um modelo de atenção à saúde que articula e integra ações em saúde pública. Para tal, é fundamental conhecer os processos de dinâmica populacional que determinam o regime demográfico. Objetivo Descrever a dinâmica populacional nos últimos 15 anos e analisar projeções para os próximos 15 anos. Método Trata-se de estudo ecológico que analisou e projetou dados do Brasil e grandes regiões para o período de 2000 a 2030. Estimaram-se indicadores de estrutura etária, longevidade e padrão e nível de mortalidade, natalidade e fecundidade para o período. Resultados Observa-se no Brasil como um todo que a mortalidade e a fecundidade seguem em declínio, com diferenciais importantes entre as regiões brasileiras. Destacam-se a diferença no ritmo de envelhecimento populacional, a mudança no padrão de fecundidade e a tendência para a mortalidade no período. Ainda, evidencia-se, por meio das projeções, que a curto prazo não se vê redução dessas desigualdades regionais. Conclusão Discutiu-se que a vigilância em saúde precisa integrar as complexas dimensões do processo saúde-doença relacionadas a essas mudanças, construindo políticas públicas intersetoriais que entendam os determinantes sociais da saúde como conformadores do território, no contexto das transições demográfica e epidemiológica.

Abstract Background Health surveillance is a health care model that combines public health actions. To this end, it is fundamental to know the population dynamics processes that determine the demographic regime. Objective To describe the population dynamics in the past 15 years and analyze their projections for the next 15 years. Method This is an ecological study that analyzed and projected data from Brazil as a whole and its regions between 2000 and 2030. Indicators of age structure, longevity, and standard and level of mortality, birth and fertility were estimated for this period. Results In Brazil as a whole, mortality and fertility will continue to decline, with important differences between Brazilian regions. Difference in the rhythm of population aging, change in the pattern of fertility, and trend for mortality in the period are highlighted. The projections also evidence that there will be no reduction in these regional inequalities in the short term. Conclusion It is discussed that health surveillance needs to combine the complex dimensions of the health-disease process related to these changes, building intersectoral public policies that incorporate social determinants of health as territorial conformers in the context of demographic and epidemiological transitions.

Resumo Objetivo Descrever o perfil clínico-epidemiológico dos casos suspeitos de COVID-19 internados em hospital federal do Rio de Janeiro, RJ, Brasil, e identificar fatores associados ao óbito. Métodos Estudo seccional, utilizando dados da vigilância epidemiológica local até a Semana Epidemiológica 27 de 2020. Empregou-se regressão logística. Resultados Foram incluídos 376 casos internados suspeitos de COVID-19, dos quais 52,9% eram mulheres, 57,4% tinham 50 anos ou mais de idade e 80,1% exibiam comorbidades. Foram confirmados para COVID-19 195 casos (51,9%), cuja letalidade (37,9%) foi maior, comparada à dos descartados (24,2%). Na análise ajustada, associaram-se ao óbito, nos casos confirmados, ter 50 a 69 (OR=11,65 – IC95% 1,69;80,33) e 70 ou mais anos (OR=8,43 – IC95% 1,22;58,14), apresentar neoplasia (OR=4,34 – IC95% 1,28;14,76) e usar suporte ventilatório invasivo (OR=70,20 – IC95% 19,09;258,19). Conclusão Houve elevada prevalência de comorbidades e letalidade; os principais fatores associados ao óbito foram idade, presença de neoplasia e suporte ventilatório invasivo.

Abstract Objective To describe the clinical and epidemiological profile of suspected COVID-19 cases admitted to a federal hospital in Rio de Janeiro, RJ, Brazil, and to identify factors associated with death. Methods This was a cross-sectional study using local epidemiological surveillance data as at epidemiological week 27 of 2020 and logistic regression. Results 376 hospitalized suspected COVID-19 cases were included; 52.9% were female, 57.4% were 50 years old or over and 80.1% had comorbidities. 195 (51.9%) COVID-19 cases were confirmed and their lethality was higher (37.9%) than among discarded cases (24.2%). In the adjusted analysis, death among confirmed cases was associated with being in the 50-69 age group (OR=11.65 – 95%CI 1.69;80.33), being aged 70 or over (OR=8.43 – 95%CI 1.22;58.14), presence of neoplasms (OR=4.34 – 95%CI 1.28;14.76) and use of invasive ventilatory support (OR=70.20 - 95%CI 19.09;258.19). Conclusion High prevalence of comorbidities and lethality was found; the main factors associated with death were being older, neoplasms and invasive ventilatory support.

Resumen Objetivo Describir el perfil clínico-epidemiológico de casos sospechosos de COVID-19 ingresados en hospital federal de Río de Janeiro, RJ, Brasil, y factores asociados al óbito. Métodos Estudio transversal utilizando datos de la vigilancia epidemiológica local de casos sospechosos hospitalizados hasta la Semana Epidemiológica 27 de 2020 y regresión logística. Resultados Se incluyeron 376 casos, de los cuales 52,9% era de mujeres, 57,4% tenía 50 años o más, 80,1% tenía comorbilidades. Se confirmó para COVID-19 un 51,9% . Los casos confirmados tuvieron una mayor letalidad (37,9%) que los descartados (24,2%). La mortalidad ajustada en los confirmados fue mayor en los grupos de edad de 50 a 69 años (OR=11,65 – IC95% 1,69; 80,33), 70 años o más (OR=8,43 – IC95% 1,22;58,14), con neoplasia (OR=4,34 - IC95% 1,28;14,76) y uso de soporte ventilatorio invasivo (OR=70,20 – IC95% 19,09;258,19). Conclusión La mayor mortalidad se asoció con personas de edad avanzada, con neoplasias y uso de soporte ventilatorio invasivo.

Resumo Objetivo Descrever o perfil clínico-epidemiológico dos casos suspeitos de COVID-19 internados em hospital federal do Rio de Janeiro, RJ, Brasil, e identificar fatores associados ao óbito. Métodos Estudo seccional, utilizando dados da vigilância epidemiológica local até a Semana Epidemiológica 27 de 2020. Empregou-se regressão logística. Resultados Foram incluídos 376 casos internados suspeitos de COVID-19, dos quais 52,9% eram mulheres, 57,4% tinham 50 anos ou mais de idade e 80,1% exibiam comorbidades. Foram confirmados para COVID-19 195 casos (51,9%), cuja letalidade (37,9%) foi maior, comparada à dos descartados (24,2%). Na análise ajustada, associaram-se ao óbito, nos casos confirmados, ter 50 a 69 (OR=11,65 – IC95% 1,69;80,33) e 70 ou mais anos (OR=8,43 – IC95% 1,22;58,14), apresentar neoplasia (OR=4,34 – IC95% 1,28;14,76) e usar suporte ventilatório invasivo (OR=70,20 – IC95% 19,09;258,19). Conclusão Houve elevada prevalência de comorbidades e letalidade; os principais fatores associados ao óbito foram idade, presença de neoplasia e suporte ventilatório invasivo.

Abstract Objective To describe the clinical and epidemiological profile of suspected COVID-19 cases admitted to a federal hospital in Rio de Janeiro, RJ, Brazil, and to identify factors associated with death. Methods This was a cross-sectional study using local epidemiological surveillance data as at epidemiological week 27 of 2020 and logistic regression. Results 376 hospitalized suspected COVID-19 cases were included; 52.9% were female, 57.4% were 50 years old or over and 80.1% had comorbidities. 195 (51.9%) COVID-19 cases were confirmed and their lethality was higher (37.9%) than among discarded cases (24.2%). In the adjusted analysis, death among confirmed cases was associated with being in the 50-69 age group (OR=11.65 – 95%CI 1.69;80.33), being aged 70 or over (OR=8.43 – 95%CI 1.22;58.14), presence of neoplasms (OR=4.34 – 95%CI 1.28;14.76) and use of invasive ventilatory support (OR=70.20 - 95%CI 19.09;258.19). Conclusion High prevalence of comorbidities and lethality was found; the main factors associated with death were being older, neoplasms and invasive ventilatory support.

Resumen Objetivo Describir el perfil clínico-epidemiológico de casos sospechosos de COVID-19 ingresados en hospital federal de Río de Janeiro, RJ, Brasil, y factores asociados al óbito. Métodos Estudio transversal utilizando datos de la vigilancia epidemiológica local de casos sospechosos hospitalizados hasta la Semana Epidemiológica 27 de 2020 y regresión logística. Resultados Se incluyeron 376 casos, de los cuales 52,9% era de mujeres, 57,4% tenía 50 años o más, 80,1% tenía comorbilidades. Se confirmó para COVID-19 un 51,9% . Los casos confirmados tuvieron una mayor letalidad (37,9%) que los descartados (24,2%). La mortalidad ajustada en los confirmados fue mayor en los grupos de edad de 50 a 69 años (OR=11,65 – IC95% 1,69; 80,33), 70 años o más (OR=8,43 – IC95% 1,22;58,14), con neoplasia (OR=4,34 - IC95% 1,28;14,76) y uso de soporte ventilatorio invasivo (OR=70,20 – IC95% 19,09;258,19). Conclusión La mayor mortalidad se asoció con personas de edad avanzada, con neoplasias y uso de soporte ventilatorio invasivo.

Objective: To describe the clinical-epidemiological profile of suspected cases of COVID-19 admitted to a federal hospital in Rio de Janeiro, RJ, Brazil, and to identify factors associated with death. Methods: Cross-sectional study using data from local epidemiological surveillance until epidemiological week 27 of 2020 and logistic regression. Results: 376 suspected hospitalized cases of COVID-19 were included; 52.9% were women, 57.4% were 50 years old or above and 80.1% exhibited comorbidities. COVID-19 was confirmed in 51.9%. Confirmed cases had higher lethality (37.9%) than discarded cases (24.2%). In the adjusted analysis, lethality in confirmed cases was higher for the 50-69 age group (OR=11.65 – 95%CI 1.69;80.33), 70 years or older group (OR=8.43 – 95%CI 1.22;58.14), presence of neoplasia (OR=4.34 – 95%CI 1.28;14.76) and use of invasive ventilatory support (OR=70.20 - 95%CI 19.09;258.19). Conclusion: Higher mortality was associated with older individuals, neoplasia and invasive ventilatory support.

Objetivo: Descrever o perfil clínico-epidemiológico dos casos suspeitos de COVID-19 internados em hospital federal do Rio de Janeiro, RJ, Brasil, e identificar fatores associados ao óbito. Métodos: Estudo seccional, utilizando dados da vigilância epidemiológica local até a semana epidemiológica 27 de 2020. Empregou-se regressão logística. Resultados: Foram incluídos 376 casos internados suspeitos de COVID-19, dos quais 52,9% eram mulheres, 57,4% tinham 50 anos ou mais de idade e 80,1% exibiam comorbidades. Foram confirmados para COVID-19 195 casos (51,9%), cuja letalidade (37,9%) foi maior, comparada à dos descartados (24,2%). Na análise ajustada, associaram-se ao óbito, nos casos confirmados, ter 50 a 69 (OR=11,65 – IC95% 1,69;80,33) e 70 ou mais anos (OR=8,43 – IC95% 1,22;58,14), apresentar neoplasia (OR=4,34 – IC95% 1,28;14,76) e usar suporte ventilatório invasivo (OR=70,20 – IC95% 19,09;258,19). Conclusão: Houve elevada prevalência de comorbidades e letalidade; os principais fatores associados ao óbito foram idade, presença de neoplasia e suporte ventilatório invasivo.

Resumo Objetivo: realizar estratificação de risco para disseminação e gravidade da Covid-19 nas unidades da federação (UF) brasileiras a partir de características apontadas como situações de risco. Métodos: foram selecionados alguns indicadores sociais, demográficos e de saúde e submetidos à análise de componentes principais. Em seguida foi possível dividir as UF por análise de cluster. A partir da carga fatorial dos componentes, obtivemos um escore para as UF, que foram estratificadas quanto ao risco de disseminação e mortalidade da Covid-19. Resultados: os componentes referem-se às condições assistenciais, de saúde (incluindo fatores de risco), demográficas e sociais. Estes componentes permitiram a classificação final das 27 UF, com diferença na ordem quanto ao potencial de disseminação e a mortalidade. Conclusão: espera-se que a estratificação de risco possa ser uma medida de apoio à saúde pública, definindo áreas com maior potencial de dano, no sentido de subsidiar a criação de estratégias de intervenção prioritárias.

Abstract Objectives: To perform risk stratification for dissemination and mortality by COVID-19 from Brazilian federal units (FU), based on characteristics identified as risk situations. Methods: Social, demographic and health indicators were selected and underwent principal components analysis. Then, it was possible to divide the FUs by cluster analysis. Based on the factor load of the components created, a final score for the UF was obtained and they were then stratified with regard to the risk of dissemination and mortality by COVID-19. Findings: Components created refer to assistance, health (including risk factors), demographic and social conditions. These components allowed for the final classification of the 27 FU, with a difference in order with regard to the potential for dissemination and mortality. Conclusions: We believe risk stratification may be a measure to support public health, defining areas with the greatest potential for damage and on that basis, allow for the creation of priority intervention strategies.

Resumen Objetivo: Realizar la estratificación del riesgo de difusión y mortalidad por covid-19 en las unidades de la Federación Brasileña (UF) en función de las características identificadas como situaciones de riesgo. Métodos: Algunos indicadores sociales, demográficos y de salud fueron seleccionados y sometidos al análisis de componentes principales. Entonces fue posible dividir las UF por análisis de conglomerados. A partir de la carga factorial de los componentes, se obtuvo una puntuación para la UF que se estratificó en cuanto al riesgo de diseminación y mortalidad por covid-19. Resultados: Los componentes se refieren a asistencia, salud (incluidos factores de riesgo), condiciones demográficas y sociales y permitieron la clasificación final de las 27 UF, con una diferencia en orden de potencial de diseminación y mortalidad. Conclusión: Se espera que la estratificación del riesgo pueda ser una medida para apoyar la salud pública, definir áreas con el mayor potencial de daño y crear estrategias de intervención prioritarias.