RESUMO Objetivo: analisar o padrão espacial da mortalidade por suicídio e fatores sociais associados à sua ocorrência. Métodos: estudo ecológico que utilizou dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) no período de 2008 a 2018. As taxas médias de mortalidade brutas e bayesianas foram calculadas para cada município nordestino e os modelos de regressão não espacial Ordinary Least Squares (OLS) e espacial Geographically Weighted Regression (GWR) foram utilizados. Resultados: as maiores taxas de mortalidade por suicídio concentram-se, especialmente, em municípios do Piauí e Ceará. As variáveis preditoras do suicídio foram: Índice de Gini (p<0,001), taxa de desocupação ≥ 18 anos (p<0,001), Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (p<0,001), taxa de analfabetismo ≥ 18 anos (p<0,001), renda per capita (p<0,001), percentual de pessoas em domicílios com paredes inadequadas (p=0,003), percentual de pessoas em domicílios com abastecimento de água e esgotamento sanitário inadequados (p<0,001) e percentual de pessoas vulneráveis à pobreza que gastam mais de uma hora até o trabalho (p<0,001). Conclusão: foram identificadas oito variáveis preditoras da mortalidade por suicídio no Nordeste que agem como fatores de risco ou de proteção, dependendo do município investigado.
ABSTRACT Objective: to analyze the spatial pattern of mortality due to suicide and social factors associated with its occurrence. Method: an ecological study that used data from the Mortality Information System (Sistema de Informação sobre Mortalidade, SIM) from 2008 to 2018. The unadjusted and Bayesian mean mortality rates were calculated for each northeastern municipality and the Ordinary Least Squares (OLS) and Geographically Weighted Regression (GWR) non-spatial and spatial regression models were used. Results: the highest mortality rates due to suicide are especially concentrated in the municipalities of Piauí and Ceará. The predictive variables of suicide were as follows: Gini Index (p<0.001), unemployment rate ≥ 18 years old (p<0.001), Municipal Human Development Index (p<0.001), illiteracy rate ≥ 18 years old (p<0.001), per capita income (p<0.001), percentage of people in homes with inadequate walls (p=0.003), percentage of people in homes with inadequate water supply and sewage (p<0.001), and percentage of people vulnerable to poverty who commute for more than one hour to work (p<0.001). Conclusion: eight predictive variables of mortality due to suicide in the Northeast region were identified that act as risk or protective factors, depending on the municipality under study.
RESUMEN Objetivo: analizar el patrón espacial de la mortalidad por suicidio y los factores sociales asociados a su ocurrencia. Métodos: estudio ecológico que utilizó datos del Sistema de Información de Mortalidad (SIM) de 2008 a 2018. Se calcularon las tasas de mortalidad media bruta y bayesiana para cada municipio del noreste y se utilizaron los modelos de regresión no espacial de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) y el modelo de regresión espacial geográficamente ponderado (GWR). Resultados: las mayores tasas de mortalidad por suicidio se concentran, especialmente, en las ciudades de Piauí y Ceará. Las variables predictoras de suicidio fueron: índice de Gini (p<0,001), tasa de desempleo ≥ 18 años (p<0,001), Índice de Desarrollo Humano Municipal (p<0,001), tasa de analfabetismo ≥ 18 años (p<0,001), renta per cápita (p<0,001), porcentaje de personas en hogares con paredes inadecuadas (p=0,003), porcentaje de personas en hogares con suministro de agua y saneamiento inadecuado (p<0,001) y porcentaje de personas vulnerables a la pobreza que demoran más de una hora en llegar al trabajo (p<0,001). Conclusión: se identificaron ocho variables predictoras de mortalidad por suicidio en el Nordeste que actúan como factores de riesgo o protectores, según el municipio investigado.