Abstract This article aims to analyze spatial and temporal patterns of maternal mortality in Brazil during the period 2010-2020 and identify related socioeconomic indicators. We conducted an ecological study of the maternal mortality ratio (MMR) in Brazil’s municipalities using secondary data. Temporal analysis was performed using the joinpoint method. Bayesian statistics, spatial autocorrelation, the Getis Ord Gi* technique and the scan statistic were used to identify spatial clusters, and multiple non-spatial and spatial regression models were used to assess the association between factors and the MMR. There was an increase in the MMR in 2020 and an increase in deaths in the North and Southeast. Clusters were found in Amazonas, Tocantins, Piauí, Maranhão, Bahia and Mato Grosso do Sul. The following indicators were negatively associated with the MMR: cesarean section rate, Municipal Human Development Index, and per capita household income of people who are vulnerable to poverty. The MMR was stable up to 2019, followed by a sharp rise in 2020 coinciding with the onset of the Covid-19 pandemic in the country. It is essential that efforts to reduce maternal mortality in Brazil extend beyond the promotion of improvements in antenatal, childbirth and postpartum care to address the social determinants of the problem.

Resumo O objetivo do artigo é analisar o padrão espacial e temporal e identificar indicadores socioeconômicos relacionados à razão de mortalidade materna (RMM) no Brasil de 2010 a 2020. Estudo ecológico que analisou a RMM nos municípios do Brasil, utilizando dados secundários. Para análise temporal, utilizou-se o método joinpoint. Para a identificação de aglomerados espaciais, utilizou-se estatística bayesiana, autocorrelação espacial, a técnica Getis Ord Gi* e a varredura scan. Para a identificação dos fatores associados à RMM, foram adotados modelos múltiplos de regressão não espacial e espacial. Observou-se aumento da RMM de 2019 para 2020. Houve crescimento de óbitos nas regiões Norte e Sudeste. Os clusters foram encontrados no Amazonas, Tocantins, Piauí, Maranhão, Bahia e Mato Grosso do Sul. Estão negativamente relacionados à RMM os seguintes indicadores: taxa de parto cesáreo, índice de desenvolvimento humano municipal e renda domiciliar per capita dos vulneráveis à pobreza. Embora a tendência temporal tenha se mostrado constante até 2019, a RMM apresentou crescimento no ano de início da pandemia de COVID-19 no país. A redução da MM no Brasil vai além da promoção de melhorias na assistência gravídico-puerperal, sendo fundamental focar também nos determinantes sociais do problema.

Resumo O objetivo do artigo é analisar o padrão espacial e temporal e identificar indicadores socioeconômicos relacionados à razão de mortalidade materna (RMM) no Brasil de 2010 a 2020. Estudo ecológico que analisou a RMM nos municípios do Brasil, utilizando dados secundários. Para análise temporal, utilizou-se o método joinpoint. Para a identificação de aglomerados espaciais, utilizou-se estatística bayesiana, autocorrelação espacial, a técnica Getis Ord Gi* e a varredura scan. Para a identificação dos fatores associados à RMM, foram adotados modelos múltiplos de regressão não espacial e espacial. Observou-se aumento da RMM de 2019 para 2020. Houve crescimento de óbitos nas regiões Norte e Sudeste. Os clusters foram encontrados no Amazonas, Tocantins, Piauí, Maranhão, Bahia e Mato Grosso do Sul. Estão negativamente relacionados à RMM os seguintes indicadores: taxa de parto cesáreo, índice de desenvolvimento humano municipal e renda domiciliar per capita dos vulneráveis à pobreza. Embora a tendência temporal tenha se mostrado constante até 2019, a RMM apresentou crescimento no ano de início da pandemia de COVID-19 no país. A redução da MM no Brasil vai além da promoção de melhorias na assistência gravídico-puerperal, sendo fundamental focar também nos determinantes sociais do problema. (RMM 201 2020 secundários utilizouse utilizou joinpoint espaciais bayesiana Gi scan Observouse Observou Sudeste Amazonas Tocantins Piauí Maranhão Sul cesáreo pobreza COVID19 COVID 19 COVID-1 país gravídicopuerperal, gravídicopuerperal gravídico puerperal, puerperal gravídico-puerperal problema 20 202 COVID1 1 COVID- 2

Abstract This article aims to analyze spatial and temporal patterns of maternal mortality in Brazil during the period 2010-2020 and identify related socioeconomic indicators. We conducted an ecological study of the maternal mortality ratio (MMR) in Brazil’s municipalities using secondary data. Temporal analysis was performed using the joinpoint method. Bayesian statistics, spatial autocorrelation, the Getis Ord Gi* technique and the scan statistic were used to identify spatial clusters, and multiple non-spatial and spatial regression models were used to assess the association between factors and the MMR. There was an increase in the MMR in 2020 and an increase in deaths in the North and Southeast. Clusters were found in Amazonas, Tocantins, Piauí, Maranhão, Bahia and Mato Grosso do Sul. The following indicators were negatively associated with the MMR: cesarean section rate, Municipal Human Development Index, and per capita household income of people who are vulnerable to poverty. The MMR was stable up to 2019, followed by a sharp rise in 2020 coinciding with the onset of the Covid-19 pandemic in the country. It is essential that efforts to reduce maternal mortality in Brazil extend beyond the promotion of improvements in antenatal, childbirth and postpartum care to address the social determinants of the problem. 20102020 2010 2010-202 (MMR Brazils s data method statistics autocorrelation Gi clusters nonspatial non 202 Southeast Amazonas Tocantins Piauí Maranhão Sul rate Index poverty 2019 Covid19 Covid 19 Covid-1 country antenatal problem 2010202 201 2010-20 20 Covid1 1 Covid- 201020 2010-2 2 20102 2010-

RESUMEN Objetivo analizar la distribución espacio-temporal y los factores asociados a la mortalidad por VIH/SIDA entre jóvenes del Nordeste de 2001 a 2020. Método estudio ecológico con 2.509 muertes por VIH/SIDA de residentes del noreste con edades entre 10 y 24 años, reportadas en el Sistema de Información de Mortalidad. Se utilizaron técnicas de análisis temporal (Joinpoint) y detección de conglomerados espaciales (Spatial Autocorrelation, Gets-Ord Gi* y Scan). ) fueron utilizados para identificar los factores asociados a la mortalidad en las ciudades del noreste, considerando p<0,05. Resultados la tasa de mortalidad por VIH/SIDA entre los jóvenes del nordeste fue de 0,4 muertes por cada 100.000 habitantes. Maranhão (APC:7,1; IC95%:2,3-12,1), Sergipe (PcA:6,9; IC95%:1,8-12,2), Rio Grande do Norte (PcA:6,4; IC95%:1,8-11,2), Ceará (PcA:4,2 ; IC95%:1,5-7,0) y Alagoas (APC:3,2; IC95%:0,1-6,4) mostraron una tendencia significativamente creciente de muertes. Las técnicas de detección de conglomerados indicaron conglomerados de muertes principalmente en la costa de Pernambuco y el centro-norte de Maranhão. Los indicadores proporción de población en hogares con densidad >2 (β=0,012; p<0,001) y transferencia per cápita del beneficio de continuidad del beneficio (β=0,000; p<0,001) mostraron una relación positiva con el resultado. Por otro lado, la proporción de personas extremadamente pobres (β=-0,011; p=0,029) y el Índice de Carencia Brasileño (β=-0,195; p=0,009) se asociaron negativamente con la mortalidad. Conclusión hubo una tendencia de aumento de la mortalidad en cinco de los nueve estados del noreste. Los conglomerados espaciales se ubicaron principalmente en Pernambuco y en el centro-norte de Maranhão. Deben establecerse intervenciones dirigidas a los factores socioeconómicos para prevenir las infecciones por el VIH y las muertes entre los jóvenes. espaciotemporal espacio VIHSIDA SIDA 200 2020 2509 2 509 2.50 1 años Mortalidad Joinpoint (Joinpoint Spatial Autocorrelation GetsOrd Gets Ord Gi Scan. Scan . Scan) p005 p 0 05 p<0,05 04 4 0, 100000 100 000 100.00 habitantes APC7,1 APC71 APC 7,1 7 (APC:7,1 IC95%2,312,1, IC9523121 IC IC95% 2,3 12,1 , IC95 3 12 IC95%:2,3-12,1) PcA6,9 PcA69 PcA 6,9 6 9 (PcA:6,9 IC95%1,812,2, IC9518122 1,8 12,2 8 IC95%:1,8-12,2) PcA6,4 PcA64 6,4 (PcA:6,4 IC95%1,811,2, IC9518112 11,2 11 IC95%:1,8-11,2) PcA4,2 PcA42 4,2 (PcA:4, IC95%1,57,0 IC951570 1,5 7,0 5 IC95%:1,5-7,0 APC3,2 APC32 3,2 (APC:3,2 IC95%0,16,4 IC950164 0,1 IC95%:0,1-6,4 centronorte centro norte > β=0,012 β0012 β 012 (β=0,012 p<0,001 p0001 001 β=0,000 β0000 (β=0,000 resultado lado β=0,011 β0011 β= 0,011 011 (β=-0,011 p=0,029 p0029 029 β=0,195 β0195 0,195 195 (β=-0,195 p=0,009 p0009 009 20 202 250 50 2.5 p00 p<0,0 10000 00 100.0 APC7 APC7, 71 7, (APC:7, 312 IC95%2,312,1 IC952312 23 2, 121 12, IC9 IC95%:2,3-12,1 PcA6 PcA6, 69 6, (PcA:6, 812 IC95%1,812,2 IC951812 18 1, 122 IC95%:1,8-12,2 64 811 IC95%1,811,2 IC951811 112 11, IC95%:1,8-11,2 PcA4 PcA4, 42 4, (PcA:4 57 IC95%1,57, IC95157 15 70 IC95%:1,5-7, APC3 APC3, 32 3, (APC:3, 16 IC95%0,16, IC95016 01 IC95%:0,1-6, β=0,01 β001 (β=0,01 p<0,00 p000 β=0,00 β000 (β=0,00 0011 0,01 (β=-0,01 p=0,02 p002 02 β=0,19 β019 0195 0,19 19 (β=-0,19 p=0,00 25 2. p0 p<0, 1000 100. (APC:7 31 IC95%2,312, IC95231 IC95%:2,3-12, (PcA:6 81 IC95%1,812, IC95181 IC95%:1,8-12, IC95%1,811, IC95%:1,8-11, (PcA: IC95%1,57 IC9515 IC95%:1,5-7 (APC:3 IC95%0,16 IC9501 IC95%:0,1-6 β=0,0 β00 (β=0,0 0,0 (β=-0,0 p=0,0 β=0,1 β01 019 (β=-0,1 p<0 (APC: IC95%2,312 IC9523 IC95%:2,3-12 IC95%1,812 IC9518 IC95%:1,8-12 IC95%1,811 IC95%:1,8-11 (PcA IC95%1,5 IC951 IC95%:1,5- IC95%0,1 IC950 IC95%:0,1- β=0, β0 (β=0, (β=-0, p=0, p< (APC IC95%2,31 IC952 IC95%:2,3-1 IC95%1,81 IC95%:1,8-1 IC95%1, IC95%:1,5 IC95%0, IC95%:0,1 β=0 (β=0 (β=-0 p=0 IC95%2,3 IC95%:2,3- IC95%1,8 IC95%:1,8- IC95%1 IC95%:1, IC95%0 IC95%:0, (β= (β=- p= IC95%2, IC95%:2,3 IC95%:1,8 IC95%:1 IC95%:0 (β IC95%2 IC95%:2, IC95%: IC95%:2

ABSTRACT Objective to analyze the spatial-temporal distribution and factors associated with HIV/AIDS mortality among young people in the Northeast from 2001 to 2020. Method ecological study with 2,509 deaths from HIV/AIDS from northeastern residents aged between 10 and 24 years of age, reported in the Mortality Information System. Temporal analysis techniques (Joinpoint) and detection of spatial clusters (Spatial Autocorrelation, Gets-Ord Gi* and Scan were used. Three spatial error and spatial lag (Spatial Error and Spatial Lag) and non-spatial regression models (Ordinary Least Squares-OLS) were used to identify the factors associated with mortality in northeastern municipalities, considering p<0.05. Results the HIV/AIDS mortality rate among young people in the northeast was 0.4 deaths per 100,000 inhabitants. Maranhão (APC:7.1; CI95%:2.3-12.1), Sergipe (PcA:6.9; CI95%:1.8-12.2), Rio Grande do Norte (PcA:6.4; CI95%:1.8-11.2), Ceará (PcA:4.2; CI95%:1.5-7.0) and Alagoas (APC:3.2; CI95%:0.1-6.4) showed a significant increasing trend of deaths. Cluster detection techniques indicated clusters of deaths mainly on the coast of Pernambuco and north-central Maranhão. The indicators proportion of the population in households with density >2 (β=0.012; p<0.001) and per capita transfer of the continued benefit (β=0.000; p<0.001) showed a positive relationship with the outcome. On the other hand, the proportion of extremely poor people (β=-0.011; p=0.029) and the Brazilian Deprivation Index (β=-0.195; p=0.009) were negatively associated with mortality. Conclusion there was a trend of increased mortality in five of the nine northeastern states. The spatial clusters were located mainly in Pernambuco and North-Central Maranhão. Interventions aimed at socioeconomic factors should be established to prevent HIV infections and deaths among young people. spatialtemporal temporal HIVAIDS AIDS 200 2020 2509 2 509 2,50 1 age System Joinpoint (Joinpoint Autocorrelation GetsOrd Gets Ord Gi Lag nonspatial non Ordinary SquaresOLS Squares OLS Squares-OLS municipalities p005 p 0 05 p<0.05 04 4 0. 100000 100 000 100,00 inhabitants APC7.1 APC71 APC 7.1 7 (APC:7.1 CI95%2.312.1, CI9523121 CI CI95% 2.3 12.1 , CI95 3 12 CI95%:2.3-12.1) PcA6.9 PcA69 PcA 6.9 6 9 (PcA:6.9 CI95%1.812.2, CI9518122 1.8 12.2 8 CI95%:1.8-12.2) PcA6.4 PcA64 6.4 (PcA:6.4 CI95%1.811.2, CI9518112 11.2 11 CI95%:1.8-11.2) PcA4.2 PcA42 4.2 (PcA:4.2 CI95%1.57.0 CI951570 1.5 7.0 5 CI95%:1.5-7.0 APC3.2 APC32 3.2 (APC:3.2 CI95%0.16.4 CI950164 0.1 CI95%:0.1-6.4 northcentral north central > β=0.012 β0012 β 012 (β=0.012 p<0.001 p0001 001 β=0.000 β0000 (β=0.000 outcome hand β=0.011 β0011 β= 0.011 011 (β=-0.011 p=0.029 p0029 029 β=0.195 β0195 0.195 195 (β=-0.195 p=0.009 p0009 009 states NorthCentral North Central 20 202 250 50 2,5 p00 p<0.0 10000 00 100,0 APC7 APC7. 71 7. (APC:7. 312 CI95%2.312.1 CI952312 23 2. 121 12. CI9 CI95%:2.3-12.1 PcA6 PcA6. 69 6. (PcA:6. 812 CI95%1.812.2 CI951812 18 1. 122 CI95%:1.8-12.2 64 811 CI95%1.811.2 CI951811 112 11. CI95%:1.8-11.2 PcA4 PcA4. 42 4. (PcA:4. 57 CI95%1.57. CI95157 15 70 CI95%:1.5-7. APC3 APC3. 32 3. (APC:3. 16 CI95%0.16. CI95016 01 CI95%:0.1-6. β=0.01 β001 (β=0.01 p<0.00 p000 β=0.00 β000 (β=0.00 0011 0.01 (β=-0.01 p=0.02 p002 02 β=0.19 β019 0195 0.19 19 (β=-0.19 p=0.00 25 2, p0 p<0. 1000 100, (APC:7 31 CI95%2.312. CI95231 CI95%:2.3-12. (PcA:6 81 CI95%1.812. CI95181 CI95%:1.8-12. CI95%1.811. CI95%:1.8-11. (PcA:4 CI95%1.57 CI9515 CI95%:1.5-7 (APC:3 CI95%0.16 CI9501 CI95%:0.1-6 β=0.0 β00 (β=0.0 0.0 (β=-0.0 p=0.0 β=0.1 β01 019 (β=-0.1 p<0 (APC: CI95%2.312 CI9523 CI95%:2.3-12 (PcA: CI95%1.812 CI9518 CI95%:1.8-12 CI95%1.811 CI95%:1.8-11 CI95%1.5 CI951 CI95%:1.5- CI95%0.1 CI950 CI95%:0.1- β=0. β0 (β=0. (β=-0. p=0. p< (APC CI95%2.31 CI952 CI95%:2.3-1 (PcA CI95%1.81 CI95%:1.8-1 CI95%1. CI95%:1.5 CI95%0. CI95%:0.1 β=0 (β=0 (β=-0 p=0 CI95%2.3 CI95%:2.3- CI95%1.8 CI95%:1.8- CI95%1 CI95%:1. CI95%0 CI95%:0. (β= (β=- p= CI95%2. CI95%:2.3 CI95%:1.8 CI95%:1 CI95%:0 (β CI95%2 CI95%:2. CI95%: CI95%:2

RESUMO Objetivo analisar a distribuição espaço-temporal e os fatores associados à mortalidade por HIV/Aids entre jovens no Nordeste de 2001 a 2020. Método estudo ecológico com 2.509 óbitos por HIV/Aids de nordestinos de 10 a 24 anos notificados no Sistema de Informação sobre Mortalidade. Empregou-se técnicas de análise temporal (Joinpoint) e de detecção de aglomerados espaciais (Autocorrelação espacial, Gets-Ord Gi* e varredura Scan). Empregou-se três modelos de regressão espacial (Spatial Error and Spatial Lag) e não espacial (Ordinary Least Squares-OLS) para identificação dos fatores associados à mortalidade nos municípios nordestinos, considerando-se p<0,05. Resultados a taxa de mortalidade por HIV/Aids entre jovens no Nordeste foi de 0,4 óbitos por 100.000 habitantes. Maranhão (APC:7,1; IC95%:2,3-12,1), Sergipe (APC:6,9; IC95%:1,8-12,2), Rio Grande do Norte (APC:6,4; IC95%:1,8-11,2), Ceará (APC:4,2; IC95%:1,5-7,0) e Alagoas (APC:3,2; IC95%:0,1-6,4) apresentaram tendência crescente significativa de mortes. As técnicas de detecção de clusters apontaram aglomerados de óbitos principalmente no litoral de Pernambuco e Centro-Norte maranhense. Os indicadores proporção da população em domicílios com densidade >2 (β=0,012; p<0,001) e transferência per capita do benefício de prestação continuada (β=0,000; p<0,001) apresentaram relação positiva com o desfecho. Em contrapartida, a proporção de pessoas extremamente pobres (β=-0,011; p=0,029) e o Índice Brasileiro de Privação (β=-0,195; p=0,009) apresentaram associação negativa com a mortalidade. Conclusão houve tendência de aumento da mortalidade em cinco dos nove estados nordestinos. Os clusters espaciais estiveram localizados, majoritariamente, no Pernambuco e Centro-norte maranhense. Intervenções direcionadas aos fatores socioeconômicos devem ser firmadas para prevenir as infecções e mortes por HIV entre jovens. espaçotemporal espaço HIVAids Aids 200 2020 2509 2 509 2.50 1 Mortalidade Empregouse Empregou se Joinpoint (Joinpoint Autocorrelação GetsOrd Gets Ord Gi Scan. Scan . Scan) Lag Ordinary SquaresOLS Squares OLS Squares-OLS considerandose considerando p005 p 0 05 p<0,05 04 4 0, 100000 100 000 100.00 habitantes APC7,1 APC71 APC 7,1 7 (APC:7,1 IC95%2,312,1, IC9523121 IC IC95% 2,3 12,1 , IC95 3 12 IC95%:2,3-12,1) APC6,9 APC69 6,9 6 9 (APC:6,9 IC95%1,812,2, IC9518122 1,8 12,2 8 IC95%:1,8-12,2) APC6,4 APC64 6,4 (APC:6,4 IC95%1,811,2, IC9518112 11,2 11 IC95%:1,8-11,2) APC4,2 APC42 4,2 (APC:4,2 IC95%1,57,0 IC951570 1,5 7,0 5 IC95%:1,5-7,0 APC3,2 APC32 3,2 (APC:3,2 IC95%0,16,4 IC950164 0,1 IC95%:0,1-6,4 CentroNorte Centro maranhense > β=0,012 β0012 β 012 (β=0,012 p<0,001 p0001 001 β=0,000 β0000 (β=0,000 desfecho contrapartida β=0,011 β0011 β= 0,011 011 (β=-0,011 p=0,029 p0029 029 β=0,195 β0195 0,195 195 (β=-0,195 p=0,009 p0009 009 localizados majoritariamente Centronorte norte 20 202 250 50 2.5 p00 p<0,0 10000 00 100.0 APC7 APC7, 71 7, (APC:7, 312 IC95%2,312,1 IC952312 23 2, 121 12, IC9 IC95%:2,3-12,1 APC6 APC6, 69 6, (APC:6, 812 IC95%1,812,2 IC951812 18 1, 122 IC95%:1,8-12,2 64 811 IC95%1,811,2 IC951811 112 11, IC95%:1,8-11,2 APC4 APC4, 42 4, (APC:4, 57 IC95%1,57, IC95157 15 70 IC95%:1,5-7, APC3 APC3, 32 3, (APC:3, 16 IC95%0,16, IC95016 01 IC95%:0,1-6, β=0,01 β001 (β=0,01 p<0,00 p000 β=0,00 β000 (β=0,00 0011 0,01 (β=-0,01 p=0,02 p002 02 β=0,19 β019 0195 0,19 19 (β=-0,19 p=0,00 25 2. p0 p<0, 1000 100. (APC:7 31 IC95%2,312, IC95231 IC95%:2,3-12, (APC:6 81 IC95%1,812, IC95181 IC95%:1,8-12, IC95%1,811, IC95%:1,8-11, (APC:4 IC95%1,57 IC9515 IC95%:1,5-7 (APC:3 IC95%0,16 IC9501 IC95%:0,1-6 β=0,0 β00 (β=0,0 0,0 (β=-0,0 p=0,0 β=0,1 β01 019 (β=-0,1 p<0 (APC: IC95%2,312 IC9523 IC95%:2,3-12 IC95%1,812 IC9518 IC95%:1,8-12 IC95%1,811 IC95%:1,8-11 IC95%1,5 IC951 IC95%:1,5- IC95%0,1 IC950 IC95%:0,1- β=0, β0 (β=0, (β=-0, p=0, p< (APC IC95%2,31 IC952 IC95%:2,3-1 IC95%1,81 IC95%:1,8-1 IC95%1, IC95%:1,5 IC95%0, IC95%:0,1 β=0 (β=0 (β=-0 p=0 IC95%2,3 IC95%:2,3- IC95%1,8 IC95%:1,8- IC95%1 IC95%:1, IC95%0 IC95%:0, (β= (β=- p= IC95%2, IC95%:2,3 IC95%:1,8 IC95%:1 IC95%:0 (β IC95%2 IC95%:2, IC95%: IC95%:2

Resumen Objetivo: Analizar el patrón espacio-temporal y los factores asociados a la mortalidad materna en el Nordeste de Brasil, 2009-2019. Métodos: Estudio ecológico por el método joinpoint para análisis temporal y pruebas de autocorrelación espacial y escaneo scan para la identificación de conglomerados; se utilizaron modelos de regresión por mínimos cuadrados ordinarios y métodos geográficamente ponderados para identificar los factores asociados a la mortalidad, considerando p-valor < 0,05. Resultados: La mortalidad materna disminuyó 1,5% por año (IC95% -2,5;-0,5; p-valor = 0,009), se observaron conglomerados de muertes en Piauí y Maranhão, variables asociadas a la tasa de mortalidad materna, Índice de Gini (β = 105,72; p-valor < 0,001), índice de desarrollo humano municipal (β = 190,91; p-valor = 0,001), renta per cápita (β=-0,08; p-valor = 0,001), Índice de Desarrollo Municipal-Salud de Firjan (β = -51,28; p-valor < 0,001), esperanza de vida al nacer (β = -3,50; p-valor < 0,001). Conclusión: Hubo una reducción de la mortalidad, las muertes se distribuyeron, principalmente, en Piauí y Maranhão; el aumento o la disminución de los indicadores socioeconómicos se asociaron a una mayor mortalidad en la región. Objetivo espaciotemporal espacio Brasil 20092019. 20092019 2009 2019. 2019 2009-2019 Métodos pvalor p valor 005 0 05 0,05 Resultados 15 1 5 1,5 IC95% IC95 IC (IC95 2,50,5 2505 2,5 0,5 2 -2,5;-0,5 0,009, 0009 0,009 , 009 0,009) Maranhão β 105,72 10572 105 72 0,001, 0001 0,001 001 0,001) 190,91 19091 190 91 β=0,08 β008 β= 0,08 08 (β=-0,08 MunicipalSalud Municipal Salud 51,28 5128 51 28 -51,28 3,50 350 3 50 -3,50 0,001. . Conclusión distribuyeron principalmente región 2009201 200 201 2009-201 00 0,0 1, IC9 (IC9 2,50, 250 25 2, 0, -2,5;-0, 000 0,00 105,7 1057 10 7 190,9 1909 19 9 β=0,0 β00 008 (β=-0,0 51,2 512 -51,2 3,5 35 -3,5 200920 20 2009-20 (IC 2,50 -2,5;-0 105, 190, β=0, β0 (β=-0, 51, -51, 3, -3, 20092 2009-2 -2,5;- β=0 (β=-0 -51 -3 2009- -2,5; (β=- -5 - -2,5 (β= -2, -2

Abstract Objective: To analyze the spatio-temporal pattern of maternal mortality and associated factors in Northeast Brazil, from 2009 to 2019. Methods: This was an ecological study using the joinpoint method for temporal analysis and spatial autocorrelation and scan tests to identify clusters; regression models using the ordinary least squares and geographically weighted regression methods were used to identify factors associated with mortality, considering p-value < 0.05. Results: Maternal mortality decreased by 1.5% (95%CI; -2.5;-0.5) per year (p-value = 0.009); clusters, of deaths were found, mainly in Piauí and Maranhão, the variables associated with the maternal mortality ratio were Gini Index (β = 105.72; p-value < 0.001), municipal human development index (β = 190.91; p-value = 0.001), per capita income (β = -0.08; p-value = 0.001), Firjan Municipal Development Index-Health (β = -51.28; p-value < 0.001), life expectancy at birth (β = -3.50; p-value < 0.001). Conclusion: There was a reduction in mortality in the period studied, with a concentration of deaths, primarily in Piauí and Maranhão; socioeconomic indicators were associated with higher mortality in the region. Objective spatiotemporal spatio Brazil 200 2019 Methods clusters pvalue p value 005 0 05 0.05 Results 15 1 5 1.5 95%CI 95CI CI 95 (95%CI 2.50.5 2505 2.5 0.5 2 -2.5;-0.5 0.009 0009 009 0.009) found Maranhão β 105.72 10572 105 72 0.001, 0001 0.001 , 001 0.001) 190.91 19091 190 91 0.08 008 08 -0.08 IndexHealth Health 51.28 5128 51 28 -51.28 3.50 350 3 50 -3.50 0.001. . Conclusion studied region 20 201 00 0.0 1. 9 2.50. 250 25 2. 0. -2.5;-0. 0.00 000 105.7 1057 10 7 190.9 1909 19 -0.0 51.2 512 -51.2 3.5 35 -3.5 2.50 -2.5;-0 105. 190. -0. 51. -51. 3. -3. -2.5;- -0 -51 -3 -2.5; - -5 -2.5 -2. -2

Resumo Objetivo: Analisar o padrão espaço-temporal e fatores associados à mortalidade materna, no Nordeste brasileiro, de 2009 a 2019. Métodos: Estudo ecológico, com método joinpoint, para análise temporal, testes de autocorrelação espacial e varredura scan para identificar aglomerados, utilizando-se modelos de regressão pelos métodos de mínimos quadrados ordinários e de regressão espacial geograficamente ponderado, para identificar fatores associados (p-valor < 0,05). Resultados: A mortalidade materna diminuiu 1,5% ao ano (IC95% -2,5;-0,5; p-valor = 0,009), observaram-se aglomerados de óbitos, principalmente nos estados do Piauí e Maranhão, variáveis associadas à razão de mortalidade materna foram índice de Gini (β = 105,72; p-valor < 0,001), índice de desenvolvimento humano municipal (β = 190,91; p-valor = 0,001), renda per capita (β = -0,08; p-valor = 0,001), Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal-Saúde (β = -51,28; p-valor < 0,001) e esperança de vida ao nascer (β = -3,50; p-valor < 0,001). Conclusão: E mortalidade materna reduziu-se no período, com concentração de óbitos no Piauí e Maranhão; os indicadores socioeconômicos associaram-se a maior mortalidade na região. Objetivo espaçotemporal espaço temporal brasileiro 200 2019 Métodos ecológico joinpoint utilizandose utilizando se ponderado pvalor p valor 0,05. 005 0,05 . 0 05 0,05) Resultados 15 1 5 1,5 IC95% IC95 IC (IC95 2,50,5 2505 2,5 0,5 2 -2,5;-0,5 0,009, 0009 0,009 , 009 0,009) observaramse observaram Maranhão β 105,72 10572 105 72 0,001, 0001 0,001 001 190,91 19091 190 91 0,08 008 08 -0,08 MunicipalSaúde Municipal Saúde 51,28 5128 51 28 -51,28 3,50 350 3 50 -3,50 0,001. Conclusão reduziuse reduziu período associaramse associaram região 20 201 00 0,0 1, IC9 (IC9 2,50, 250 25 2, 0, -2,5;-0, 000 0,00 105,7 1057 10 7 190,9 1909 19 9 -0,0 51,2 512 -51,2 3,5 35 -3,5 (IC 2,50 -2,5;-0 105, 190, -0, 51, -51, 3, -3, -2,5;- -0 -51 -3 -2,5; - -5 -2,5 -2, -2

Resumo Objetivo: Analisar o padrão espaço-temporal e fatores associados à mortalidade materna, no Nordeste brasileiro, de 2009 a 2019. Métodos: Estudo ecológico, com método joinpoint, para análise temporal, testes de autocorrelação espacial e varredura scan para identificar aglomerados, utilizando-se modelos de regressão pelos métodos de mínimos quadrados ordinários e de regressão espacial geograficamente ponderado, para identificar fatores associados (p-valor < 0,05). Resultados: A mortalidade materna diminuiu 1,5% ao ano (IC95% -2,5;-0,5; p-valor = 0,009), observaram-se aglomerados de óbitos, principalmente nos estados do Piauí e Maranhão, variáveis associadas à razão de mortalidade materna foram índice de Gini (β = 105,72; p-valor < 0,001), índice de desenvolvimento humano municipal (β = 190,91; p-valor = 0,001), renda per capita (β = -0,08; p-valor = 0,001), Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal-Saúde (β = -51,28; p-valor < 0,001) e esperança de vida ao nascer (β = -3,50; p-valor < 0,001). Conclusão: E mortalidade materna reduziu-se no período, com concentração de óbitos no Piauí e Maranhão; os indicadores socioeconômicos associaram-se a maior mortalidade na região.

Resumen Objetivo: Analizar el patrón espacio-temporal y los factores asociados a la mortalidad materna en el Nordeste de Brasil, 2009-2019. Métodos: Estudio ecológico por el método joinpoint para análisis temporal y pruebas de autocorrelación espacial y escaneo scan para la identificación de conglomerados; se utilizaron modelos de regresión por mínimos cuadrados ordinarios y métodos geográficamente ponderados para identificar los factores asociados a la mortalidad, considerando p-valor < 0,05. Resultados: La mortalidad materna disminuyó 1,5% por año (IC95% -2,5;-0,5; p-valor = 0,009), se observaron conglomerados de muertes en Piauí y Maranhão, variables asociadas a la tasa de mortalidad materna, Índice de Gini (β = 105,72; p-valor < 0,001), índice de desarrollo humano municipal (β = 190,91; p-valor = 0,001), renta per cápita (β=-0,08; p-valor = 0,001), Índice de Desarrollo Municipal-Salud de Firjan (β = -51,28; p-valor < 0,001), esperanza de vida al nacer (β = -3,50; p-valor < 0,001). Conclusión: Hubo una reducción de la mortalidad, las muertes se distribuyeron, principalmente, en Piauí y Maranhão; el aumento o la disminución de los indicadores socioeconómicos se asociaron a una mayor mortalidad en la región.

Abstract Objective: To analyze the spatio-temporal pattern of maternal mortality and associated factors in Northeast Brazil, from 2009 to 2019. Methods: This was an ecological study using the joinpoint method for temporal analysis and spatial autocorrelation and scan tests to identify clusters; regression models using the ordinary least squares and geographically weighted regression methods were used to identify factors associated with mortality, considering p-value < 0.05. Results: Maternal mortality decreased by 1.5% (95%CI; -2.5;-0.5) per year (p-value = 0.009); clusters, of deaths were found, mainly in Piauí and Maranhão, the variables associated with the maternal mortality ratio were Gini Index (β = 105.72; p-value < 0.001), municipal human development index (β = 190.91; p-value = 0.001), per capita income (β = -0.08; p-value = 0.001), Firjan Municipal Development Index-Health (β = -51.28; p-value < 0.001), life expectancy at birth (β = -3.50; p-value < 0.001). Conclusion: There was a reduction in mortality in the period studied, with a concentration of deaths, primarily in Piauí and Maranhão; socioeconomic indicators were associated with higher mortality in the region.

RESUMEN Objetivo. Analizar la distribución espacial y temporal de la mortalidad por enfermedades tropicales desatendidas en Brasil en el período 2000-2019 y los factores asociados a ella. Método. Estudio ecológico centrado en el análisis de las muertes por enfermedades tropicales desatendidas registradas en el Sistema de Información sobre Mortalidad. Para el análisis temporal se utilizó el método de regresión de puntos de inflexión (joinpoint). La dependencia espacial se analizó mediante los índices de Moran global y local y Gi* de Getis-Ord. Se utilizaron cuatro modelos de regresión espacial y no espacial para detectar los factores relacionados con la mortalidad. Resultados. La tasa media de mortalidad por enfermedades tropicales desatendidas en Brasil fue de 3,32 muertes por 100 000 habitantes en el periodo del estudio, y la tasa más alta observada (8,68 muertes por 100 000 habitantes) fue la del Centro Oeste. Las causas de muerte más prevalentes fueron la enfermedad de Chagas (n = 94.781; 74,9%) y la esquistosomiasis (n = 10.271; 8,1%). Se registró una disminución de 1,24% (IC del 95% = -1,6; -0,9; p < 0,001) anual de la mortalidad por enfermedades tropicales desatendidas en el país. Se observó un patrón de distribución espacial alto/alto, con puntos calientes en municipios de los estados de Bahía, Goiás, Minas Gerais, Piauí y Tocantins. Los indicadores “población en hogares con densidad > 2 habitantes por dormitorio” (β = -0,07; P = 0,00) e “índice de desarrollo humano municipal” (β = -3,36; P = 0,08) mostraron una asociación negativa con el resultado, mientras que el indicador “índice de vulnerabilidad social” (β = 2,74; P = 0,05) arrojó una asociación positiva. Conclusiones. Cuanto menor es el grado de desarrollo humano y mayor la vulnerabilidad social, mayor es la mortalidad por enfermedades tropicales desatendidas, lo que debe orientar las medidas correspondientes de prevención y control.

ABSTRACT Objective. To analyze the spatial-temporal distribution and factors associated with mortality from neglected tropical diseases (NTDs) in Brazil from 2000 to 2019. Method. We performed an ecological study to analyze NTD-related deaths recorded in the Ministry of Health Mortality Information System (SIM). For the temporal analysis, the joinpoint method was used. Spatial dependence was analyzed using global Moran and local Getis-Ord Gi* indices. Four non-spatial and spatial regression models were used to identify factors associated with mortality. Results. The mean mortality rate from NTDs in Brazil during the study period was 3.32 deaths per 100 000 inhabitants, with the highest rate (8.68 deaths per 100 000 inhabitants) recorded in the Midwest. The most prevalent causes of death were Chagas disease (n = 94 781; 74.9%) and schistosomiasis (n = 10 271; 8.1%). There was a 1.24% reduction (95%CI = -1.6; -0.9; P < 0.001) in NTD-related mortality in Brazil per year. A high/high spatial distribution pattern and hotspots were observed in municipalities in the states of Goiás, Minas Gerais, Bahia, Tocantins, and Piauí. The indicators “population in households with density > 2 people per bedroom” (β = -0.07; P = 0.00) and “municipal human development index” (β = -3.36; P = 0.08) were negatively associated with the outcome, while the “index of social vulnerability” (β = 2.74; P = 0.05) was positively associated with the outcome. Conclusion. Lower human development and higher social vulnerability are associated with higher mortality from NTDs, which should guide NTD prevention and control efforts.

RESUMO Objetivo. Analisar a distribuição espaço-temporal e os fatores associados à mortalidade por doenças tropicais negligenciadas (DTNs) no Brasil de 2000 a 2019. MÉtodo. Estudo ecológico que analisou os óbitos por DTNs registrados no Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM). Para a análise temporal, utilizou-se o método joinpoint. A dependência espacial foi analisada pelos índices de Moran global e local e Getis-Ord Gi*. Quatro modelos de regressão não espacial e espacial foram usados para identificar fatores associados ao óbito. Resultados. A taxa média de mortalidade por DTNs no Brasil foi de 3,32 óbitos/100 000 habitantes no período considerado, com a maior taxa (8,68 óbitos/100 000 habitantes) observada no Centro-Oeste. As causas mais prevalentes de morte foram doença de Chagas (n = 94 781; 74,9%) e esquistossomose (n = 10 271; 8,1%). Houve redução de 1,24% (IC95% = -1,6; - 0,9; P < 0,001) ao ano da mortalidade por DTNs no Brasil. Observou-se padrão alto/alto de distribuição espacial e hotspots em municípios dos estados de Goiás, Minas Gerais, Bahia, Tocantins e Piauí. Os indicadores “população em domicílios com densidade > 2 habitantes por dormitório” (β = -0,07; P = 0,00) e “índice de desenvolvimento humano municipal” (β = -3,36; P = 0,08) associaram-se negativamente ao desfecho, enquanto o indicador “índice de vulnerabilidade social” (β = 2,74; P = 0,05) associou-se positivamente ao desfecho. Conclusão. Quanto menor o desenvolvimento humano e maior a vulnerabilidade social, maior é a mortalidade por DTNs, o que deve direcionar as ações de prevenção e controle das DTNs.

OBJECTIVE: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is associated with high mortality among hospitalized patients and incurs high costs. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection can trigger both inflammatory and thrombotic processes, and these complications can lead to a poorer prognosis. This study aimed to evaluate the association and temporal trends of D-dimer and C-reactive protein (CRP) levels with the incidence of venous thromboembolism (VTE), hospital mortality, and costs among inpatients with COVID-19. METHODS: Data were extracted from electronic patient records and laboratory databases. Crude and adjusted associations for age, sex, number of comorbidities, Sequential Organ Failure Assessment score at admission, and D-dimer or CRP logistic regression models were used to evaluate associations. RESULTS: Between March and June 2020, COVID-19 was documented in 3,254 inpatients. The D-dimer level ≥4,000 ng/mL fibrinogen equivalent unit (FEU) mortality odds ratio (OR) was 4.48 (adjusted OR: 1.97). The CRP level ≥220 mg/dL OR for death was 7.73 (adjusted OR: 3.93). The D-dimer level ≥4,000 ng/mL FEU VTE OR was 3.96 (adjusted OR: 3.26). The CRP level ≥220 mg/dL OR for VTE was 2.71 (adjusted OR: 1.92). All these analyses were statistically significant (p<0.001). Stratified hospital costs demonstrated a dose-response pattern. Adjusted D-dimer and CRP levels were associated with higher mortality and doubled hospital costs. In the first week, elevated D-dimer levels predicted VTE occurrence and systemic inflammatory harm, while CRP was a hospital mortality predictor. CONCLUSION: D-dimer and CRP levels were associated with higher hospital mortality and a higher incidence of VTE. D-dimer was more strongly associated with VTE, although its discriminative ability was poor, while CRP was a stronger predictor of hospital mortality. Their use outside the usual indications should not be modified and should be discouraged.