Abstract The COVID-19 pandemic had a significant impact on the living and working conditions of the entire population of Brazil, having a different and more intense effect on groups considered to be vulnerable. The objective of this article is to present an overview of the evolution of the pandemic in the country according to the bulletins of the Covid-19 Fiocruz Observatory in the period between the declarations of the beginning and end of the Public Health Emergency of National Concern (ESPIN, in Portuguese), February 2020 to April 2022. Several of the indicators adopted in the 69 bulletins published for the analysis of the pandemic were used, such as cases and deaths due to SARIs and COVID-19, age groups, % of occupancy of ICU beds, and vaccination, among others. The evolution analysis was organized between years and phases of the pandemic, seeking to highlight what characterized each moment. The closing statement of ESPIN in Brazil coincides with the discussions on the transition from a pandemic to an endemic scenario, without this representing the elimination of the virus, infections, and disease, posing the challenges of advances in vaccination processes in Brazil and around the world, as well as living with scenarios that may require the adoption of temporary protection measures in epidemic periods and periods of greater risk for vulnerable groups. COVID19 COVID 19 COVID-1 Covid19 Covid Covid-1 ESPIN, (ESPIN Portuguese, Portuguese , Portuguese) 202 2022 6 used COVID19, 19, beds others moment scenario virus infections disease world COVID1 1 COVID- Covid1 Covid- 20 2

Resumo A pandemia de COVID-19 teve um imenso impacto nas condições de vida e trabalho de toda a população do país, impactando de modo diferenciado e mais intenso os grupos considerados vulneráveis. O objetivo deste artigo é apresentar um panorama da evolução da pandemia no país segundo os boletins do Observatório Covid-19 Fiocruz, no período entre as declarações de início e de encerramento da Emergência em Saúde Pública de Importância Nacional (ESPIN), fevereiro de 2020 a abril de 2022. Foram utilizados diversos dos indicadores adotados nos 69 boletins publicados para a análise da pandemia, como casos e óbitos por SRAGs e COVID-19, grupos etários, taxas de ocupação de leitos UTI e vacinação, entre outros. A análise da evolução foi organizada entre anos e fases da pandemia, procurando destacar o que caracterizou cada momento. A declaração de encerramento da ESPIN no Brasil coincide com as discussões acerca da transição de pandemia para a endemia, sem que isso represente a eliminação do vírus, das infecções e da doença, colocando-se os desafios de avanços nos processos de vacinação no Brasil e no mundo e da convivência com cenários que poderão exigir a adoção de medidas de proteção temporárias em períodos epidêmicos e de maior risco para grupos vulneráveis. COVID19 COVID 19 COVID-1 vulneráveis Covid19 Covid Covid-1 Fiocruz ESPIN, , (ESPIN) 202 2022 6 COVID19, 19, etários outros momento endemia vírus doença colocandose colocando se COVID1 1 COVID- Covid1 Covid- (ESPIN 20 2

Resumo A pandemia de COVID-19 teve um imenso impacto nas condições de vida e trabalho de toda a população do país, impactando de modo diferenciado e mais intenso os grupos considerados vulneráveis. O objetivo deste artigo é apresentar um panorama da evolução da pandemia no país segundo os boletins do Observatório Covid-19 Fiocruz, no período entre as declarações de início e de encerramento da Emergência em Saúde Pública de Importância Nacional (ESPIN), fevereiro de 2020 a abril de 2022. Foram utilizados diversos dos indicadores adotados nos 69 boletins publicados para a análise da pandemia, como casos e óbitos por SRAGs e COVID-19, grupos etários, taxas de ocupação de leitos UTI e vacinação, entre outros. A análise da evolução foi organizada entre anos e fases da pandemia, procurando destacar o que caracterizou cada momento. A declaração de encerramento da ESPIN no Brasil coincide com as discussões acerca da transição de pandemia para a endemia, sem que isso represente a eliminação do vírus, das infecções e da doença, colocando-se os desafios de avanços nos processos de vacinação no Brasil e no mundo e da convivência com cenários que poderão exigir a adoção de medidas de proteção temporárias em períodos epidêmicos e de maior risco para grupos vulneráveis.

Abstract The COVID-19 pandemic had a significant impact on the living and working conditions of the entire population of Brazil, having a different and more intense effect on groups considered to be vulnerable. The objective of this article is to present an overview of the evolution of the pandemic in the country according to the bulletins of the Covid-19 Fiocruz Observatory in the period between the declarations of the beginning and end of the Public Health Emergency of National Concern (ESPIN, in Portuguese), February 2020 to April 2022. Several of the indicators adopted in the 69 bulletins published for the analysis of the pandemic were used, such as cases and deaths due to SARIs and COVID-19, age groups, % of occupancy of ICU beds, and vaccination, among others. The evolution analysis was organized between years and phases of the pandemic, seeking to highlight what characterized each moment. The closing statement of ESPIN in Brazil coincides with the discussions on the transition from a pandemic to an endemic scenario, without this representing the elimination of the virus, infections, and disease, posing the challenges of advances in vaccination processes in Brazil and around the world, as well as living with scenarios that may require the adoption of temporary protection measures in epidemic periods and periods of greater risk for vulnerable groups.

Nosso objetivo é descrever as diferenças nos desenhos amostrais das duas edições da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS 2013 e 2019) e avaliar como suas mudanças afetaram o coeficiente de variação (CV) e o efeito do desenho (Deff) de alguns dos indicadores avaliados. Variáveis de diferentes partes do questionário foram analisadas para avaliar proporções com diferentes magnitudes. A prevalência de obesidade foi incluída na análise uma vez que a medição de antropometria na pesquisa de 2019 foi realizada em uma subamostra. Os valores do estimador pontual, CV e Deff foram calculados para cada indicador considerando a estratificação das unidades amostrais primárias, a ponderação das unidades amostrais, e o efeito do agrupamento. Para a maioria dos indicadores, CV e Deff foram menores nas estimativas de 2019. Em relação aos indicadores para todos os membros familiares, Deffs foram elevados e atingiram valores superiores a 18 para a posse de um plano de saúde. Quanto aos indicadores no questionário individual, Deff variou de 2,7 a 4,2 em 2013 e de 2,7 a 10,2 em 2019 para a prevalência de obesidade. A prevalência de hipertensão arterial e diabetes por Unidade Federativa apresentou CV maior e Deff menor. A expansão do tamanho da amostra para atender aos diversos objetivos de saúde e Deff altos são desafios expressivos para o desenvolvimento de uma pesquisa nacional domiciliar probabilística. Novas estratégias de amostragem probabilística devem ser consideradas para reduzir custos e efeitos do agrupamento.

Our objective is to describe the differences in the sampling plans of the two editions of the Brazilian National Health Survey (PNS 2013 and 2019) and to evaluate how the changes affected the coefficient of variation (CV) and the design effect (Deff) of some estimated indicators. Variables from different parts of the questionnaire were analyzed to cover proportions with different magnitudes. The prevalence of obesity was included in the analysis since anthropometry measurement in the 2019 survey was performed in a subsample. The value of the point estimate, CV, and the Deff were calculated for each indicator, considering the stratification of the primary sampling units, the weighting of the sampling units, and the clustering effect. The CV and the Deff were lower in the 2019 estimates for most indicators. Concerning the questionnaire indicators of all household members, the Deffs were high and reached values greater than 18 for having a health insurance plan. Regarding the indicators of the individual questionnaire, for the prevalence of obesity, the Deff ranged from 2.7 to 4.2, in 2013, and from 2.7 to 10.2, in 2019. The prevalence of hypertension and diabetes per Federative Unit had a higher CV and lower Deff. Expanding the sample size to meet the diverse health objectives and the high Deff are significant challenges for developing probabilistic household-based national survey. New probabilistic sampling strategies should be considered to reduce costs and clustering effects.

Nuestro objetivo es describir las diferencias en los diseños muestrales de las dos ediciones de la Encuesta Nacional de Salud (PNS 2013 y 2019) y evaluar cómo sus cambios afectaron el coeficiente de variación (CV) y el efecto de diseño (Deff) de algunos de los indicadores evaluados. Se analizaron variables de diferentes partes del cuestionario para evaluar proporciones con diferentes magnitudes. La prevalencia de obesidad se incluyó en el análisis, ya que la medición de la antropometría en la encuesta de 2019 se realizó en una submuestra. Los valores del estimador puntual, CV y Deff se calcularon para cada indicador considerando la estratificación de las unidades de muestreo primarias, la ponderación de las unidades de muestreo y el efecto de agrupamiento. Para la mayoría de los indicadores, CV y Deff fueron más bajos en las estimaciones de 2019. En cuanto a los indicadores para todos los miembros de la familia, los Deff fueron altos y alcanzaron valores superiores a 18 por tener un plan de salud. En cuanto a los indicadores del cuestionario individual, Deff osciló entre 2,7 y 4,2 en 2013, y entre 2,7 y 10,2 en 2019 para la prevalencia de obesidad. La prevalencia de hipertensión arterial y diabetes por Unidad Federativa tuvo mayor CV y menor Deff. Un mayor tamaño de la muestra para cumplir con los diversos objetivos de salud y un alto valor de Deff son desafíos importantes para el desarrollo de una encuesta nacional domiciliar probabilística. Se deben considerar nuevas estrategias de muestreo probabilístico para reducir los costos y efectos de agrupamiento.

Nuestro objetivo es describir las diferencias en los diseños muestrales de las dos ediciones de la Encuesta Nacional de Salud (PNS 2013 y 2019) y evaluar cómo sus cambios afectaron el coeficiente de variación (CV) y el efecto de diseño (Deff) de algunos de los indicadores evaluados. Se analizaron variables de diferentes partes del cuestionario para evaluar proporciones con diferentes magnitudes. La prevalencia de obesidad se incluyó en el análisis, ya que la medición de la antropometría en la encuesta de 2019 se realizó en una submuestra. Los valores del estimador puntual, CV y Deff se calcularon para cada indicador considerando la estratificación de las unidades de muestreo primarias, la ponderación de las unidades de muestreo y el efecto de agrupamiento. Para la mayoría de los indicadores, CV y Deff fueron más bajos en las estimaciones de 2019. En cuanto a los indicadores para todos los miembros de la familia, los Deff fueron altos y alcanzaron valores superiores a 18 por tener un plan de salud. En cuanto a los indicadores del cuestionario individual, Deff osciló entre 2,7 y 4,2 en 2013, y entre 2,7 y 10,2 en 2019 para la prevalencia de obesidad. La prevalencia de hipertensión arterial y diabetes por Unidad Federativa tuvo mayor CV y menor Deff. Un mayor tamaño de la muestra para cumplir con los diversos objetivos de salud y un alto valor de Deff son desafíos importantes para el desarrollo de una encuesta nacional domiciliar probabilística. Se deben considerar nuevas estrategias de muestreo probabilístico para reducir los costos y efectos de agrupamiento.

Nosso objetivo é descrever as diferenças nos desenhos amostrais das duas edições da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS 2013 e 2019) e avaliar como suas mudanças afetaram o coeficiente de variação (CV) e o efeito do desenho (Deff) de alguns dos indicadores avaliados. Variáveis de diferentes partes do questionário foram analisadas para avaliar proporções com diferentes magnitudes. A prevalência de obesidade foi incluída na análise uma vez que a medição de antropometria na pesquisa de 2019 foi realizada em uma subamostra. Os valores do estimador pontual, CV e Deff foram calculados para cada indicador considerando a estratificação das unidades amostrais primárias, a ponderação das unidades amostrais, e o efeito do agrupamento. Para a maioria dos indicadores, CV e Deff foram menores nas estimativas de 2019. Em relação aos indicadores para todos os membros familiares, Deffs foram elevados e atingiram valores superiores a 18 para a posse de um plano de saúde. Quanto aos indicadores no questionário individual, Deff variou de 2,7 a 4,2 em 2013 e de 2,7 a 10,2 em 2019 para a prevalência de obesidade. A prevalência de hipertensão arterial e diabetes por Unidade Federativa apresentou CV maior e Deff menor. A expansão do tamanho da amostra para atender aos diversos objetivos de saúde e Deff altos são desafios expressivos para o desenvolvimento de uma pesquisa nacional domiciliar probabilística. Novas estratégias de amostragem probabilística devem ser consideradas para reduzir custos e efeitos do agrupamento.

Our objective is to describe the differences in the sampling plans of the two editions of the Brazilian National Health Survey (PNS 2013 and 2019) and to evaluate how the changes affected the coefficient of variation (CV) and the design effect (Deff) of some estimated indicators. Variables from different parts of the questionnaire were analyzed to cover proportions with different magnitudes. The prevalence of obesity was included in the analysis since anthropometry measurement in the 2019 survey was performed in a subsample. The value of the point estimate, CV, and the Deff were calculated for each indicator, considering the stratification of the primary sampling units, the weighting of the sampling units, and the clustering effect. The CV and the Deff were lower in the 2019 estimates for most indicators. Concerning the questionnaire indicators of all household members, the Deffs were high and reached values greater than 18 for having a health insurance plan. Regarding the indicators of the individual questionnaire, for the prevalence of obesity, the Deff ranged from 2.7 to 4.2, in 2013, and from 2.7 to 10.2, in 2019. The prevalence of hypertension and diabetes per Federative Unit had a higher CV and lower Deff. Expanding the sample size to meet the diverse health objectives and the high Deff are significant challenges for developing probabilistic household-based national survey. New probabilistic sampling strategies should be considered to reduce costs and clustering effects.

ABSTRACT Background: A large percentage of the population has not yet started vaccination, for which the increase in coverage is almost null. Methods: We used segmented regression analysis to estimate trends in the first dose coverage curve. Results: There has been a slowdown in the application of the first doses in Brazil since epidemiological week 36 (average percent change [APC] 0.83%, 95% confidence interval [CI] 0.75-0.91%), with a trend close to stagnation. Conclusions: It is important to develop strategies to increase access to vaccination posts. Furthermore, it is recommended to expand vaccination to children, thereby increasing the eligible population.

This study described the temporal evolution of first-dose vaccination coverage against Covid-19 in Brazil and in the states. The country has 84.86% of the population eligible for vaccination and currently coverage for the first dose is 74.95%. There has been a slowdown in the application of first doses in Brazil since epidemiological week 36 (APC 0.83%, 95% CI 0.75 - 0.91%), with a trend close to stagnation, synchronized with the beginning of the debate on the effectiveness of vaccine and proximity to the population limit eligible for vaccination. It is important to create strategies to increase the population's access to vaccination posts. Furthermore, it is urgent to seek approval for vaccination in children, increasing the eligible population.

Este estudo descreveu a evolução temporal da cobertura vacinal de primeira dose contra a Covid-19 no Brasil e estados. O país possui 84,86% da população elegível para vacinação e atualmente a cobertura de primeira dose é de 74,95%. Há uma desaceleração na aplicação de primeiras doses no Brasil desde a semana epidemiológica 36 (APC 0,83%, IC 95% 0,75 – 0,91%), com tendência próxima de estagnação, sincronizadas com o início do debate sobre efetividade da vacina e proximidade do limite de população elegível à vacinação. É importante criar estratégias para aumentar o acesso da população aos postos de vacinação. Além disso, é urgente buscar a aprovação da vacinação em crianças, aumentando a população elegível.

Resumo Introdução O termo “big data” no ambiente acadêmico tem deixado de ser uma novidade, tornando-se mais comum em publicações científicas e em editais de fomento à pesquisa, levando a uma revisão profunda da ciência que se faz e se ensina. Objetivo Refletir sobre as possíveis mudanças que as ciências de dados podem provocar nas áreas de estudos populacionais e de saúde. Método Para fomentar esta reflexão, artigos científicos selecionados da área de big data em saúde e demografia foram contrastados com livros e outras produções científicas. Resultados Argumenta-se que o volume dos dados não é a característica mais promissora de big data para estudos populacionais e de saúde, mas a complexidade dos dados e a possibilidade de integração com estudos convencionais por meio de equipes interdisciplinares são promissoras. Conclusão No âmbito do setor de saúde e de estudos populacionais, as possibilidades da integração dos novos métodos de ciência de dados aos métodos tradicionais de pesquisa são amplas, incluindo um novo ferramental para a análise, monitoramento, predição de eventos (casos) e situações de saúde-doença na população e para o estudo dos determinantes socioambientais e demográficos.

Abstract Background The term big data is no longer new in the academic environment and has become more common in scientific publications and research grants, leading to a profound revision of the way science is being made and taught. Objective To reflect on the possible changes that data science can induce in population and health related studies. Method To foster this debate, scientific articles selected from the big data field in health and demography were contrasted with books and other scientific productions. Results It is argued that volume is not the most promising characteristic of big data for population and health related studies, but rather the complexity of data and the possibilities of integration with traditional studies by means of interdisciplinary teams. Conclusion In population and health related studies, the possibilities of integration between new and traditional methods are broad, and include new toolboxes for analysis, monitoring, prediction of events (cases) and health-disease processes in the population, and for the study of sociodemographic and environmental determinants.

Resumo Introdução O termo “big data” no ambiente acadêmico tem deixado de ser uma novidade, tornando-se mais comum em publicações científicas e em editais de fomento à pesquisa, levando a uma revisão profunda da ciência que se faz e se ensina. Objetivo Refletir sobre as possíveis mudanças que as ciências de dados podem provocar nas áreas de estudos populacionais e de saúde. Método Para fomentar esta reflexão, artigos científicos selecionados da área de big data em saúde e demografia foram contrastados com livros e outras produções científicas. Resultados Argumenta-se que o volume dos dados não é a característica mais promissora de big data para estudos populacionais e de saúde, mas a complexidade dos dados e a possibilidade de integração com estudos convencionais por meio de equipes interdisciplinares são promissoras. Conclusão No âmbito do setor de saúde e de estudos populacionais, as possibilidades da integração dos novos métodos de ciência de dados aos métodos tradicionais de pesquisa são amplas, incluindo um novo ferramental para a análise, monitoramento, predição de eventos (casos) e situações de saúde-doença na população e para o estudo dos determinantes socioambientais e demográficos.

Abstract Background The term big data is no longer new in the academic environment and has become more common in scientific publications and research grants, leading to a profound revision of the way science is being made and taught. Objective To reflect on the possible changes that data science can induce in population and health related studies. Method To foster this debate, scientific articles selected from the big data field in health and demography were contrasted with books and other scientific productions. Results It is argued that volume is not the most promising characteristic of big data for population and health related studies, but rather the complexity of data and the possibilities of integration with traditional studies by means of interdisciplinary teams. Conclusion In population and health related studies, the possibilities of integration between new and traditional methods are broad, and include new toolboxes for analysis, monitoring, prediction of events (cases) and health-disease processes in the population, and for the study of sociodemographic and environmental determinants.

Resumo Introdução O letramento funcional em saúde (LFS) diz respeito à habilidade dos indivíduos em compreender as informações relacionadas à saúde e está relacionado a diversos desfechos de saúde. Objetivo Investigar a associação do LFS com fatores sociodemográficos, apoio social, autoavaliação do estado de saúde e perfil de acesso aos serviços de saúde em mulheres assistidas pela Estratégia de Saúde da Família (ESF). Método Estudo transversal, conduzido em 2015-2016, em duas Unidades de Atenção Primária à Saúde cobertas pela ESF, de um município da região Sudeste do Brasil. A amostra foi composta por 439 mulheres, entre 25 e 64 anos. O LFS foi avaliado por meio do Brief Test of Functional Health Literacy in Adults (B-TOFHLA). Efetuaram-se cálculos da razão de prevalência (RP). Posteriormente, construiu-se um modelo de regressão de Poisson de variância robusta, sendo admitida significância estatística quando p ≤0,05. Resultados Foi constatado que 53,5% das mulheres apresentaram um baixo LFS, o qual associou-se à idade superior aos 40 anos (RP = 1,18; IC 95%: 1,07-1,31), ao grau de instrução inferior ao ensino médio completo (RP = 1,26; IC 95%: 1,15-1,38), à baixa renda (RP = 1,13; IC 95%: 1,04-1,23) e à autodeclaração da cor parda ou preta (RP= 1,06; IC 95%: 1,01-1,12). Conclusão Os resultados acentuaram a importância do LFS como estratégia para a abordagem de populações com maior vulnerabilidade socioeconômica.

Abstract Background Functional health literacy (FHL) concerns the ability of individuals to understand health-related information, which is related to various health outcomes. Objective Investigate the association between FHL and socio-demographic factors, social support, self-assessment of health status and access to health services in women assisted by the Family Health Strategy (FHS). Method A cross-sectional study, conducted in 2015-2016, in two Primary Health Care Units covered by the FHS of a municipality in the Southeast region of Brazil. The sample consisted of 479 participants, aged between 24 and 64 years. FHL was evaluated by the Brief Test of Functional Health Literacy in Adults (B-TOFHLA). Prevalence Ratio (PR), with Confidence Interval (CI) of 95%, was performed. Subsequently, a Poisson regression model of robust variance was constructed, and statistical significance was accepted when p≤0.05. Results It was found that 53.5% of the women had a low FHL, which was associated with age over 40 (RP = 1.18, 95% CI: 1.07-1.31), low education level (RP = 1.26, 95% CI: 1.15-1.38), low income (RP = 1.13, 95% CI 1.04-1.23) and self-declaration brown or black skin color (PR = 1.06, 95% CI 1.01-1.12). Conclusion The results reinforce the importance of FHL use as a strategy for the management of populations with greater socioeconomic vulnerability.

Abstract INTRODUCTION: Monitoring coronavirus disease (COVID-19)-related infections and deaths in Brazil is controversial, with increasing pressure to ease social distance measures. However, no evidence of a sustained, widespread fall in cases exists. METHODS We used segmented (joinpoint) regression analysis to describe the behavior of COVID-19 infections in Brazilian capital cities. RESULTS All capitals showed an exponential or a near-exponential increase in cases through May. A decline in reported cases was subsequently noted in 20 cities but was only significant for 8 (29.6%) and was followed in two by a renewed increase. CONCLUSIONS Caution is warranted when considering the relaxation of restrictions.

Resumo Objetivo: Analisar a adesão da população às medidas de restrição de contato físico e disseminação da COVID-19 no Brasil. Métodos: Inquérito de saúde, realizado pela internet, com amostragem em cadeia, no período de 24 de abril a 24 de maio de 2020. A intensidade da adesão à restrição de contato físico foi analisada segundo características sociodemográficas, utilizando-se modelos de regressão logística para investigar associações com ‘Nenhuma/pouca adesão’. Resultados: Dos 45.161 participantes, 74,2% (73,8-74,6%) relataram intensa adesão às medidas. O grupo que não aderiu às medidas foi composto homens (31,7%), com idade de 30 a 49 anos (36,4%), baixa escolaridade (33,0%), trabalhando durante a pandemia (81,3%), residentes nas regiões Norte (28,1%) e Centro-Oeste (28,5%) do país. Houve importante redução das taxas de crescimento diário, de 45,4 para 5,0%. Conclusão: Grande parte da população brasileira aderiu às medidas de restrição de contato físico, o que, possivelmente, contribuiu para reduzir a disseminação da COVID-19.

Abstract Objective: To analyze the adherence of the population to physical contact restriction measures and the spread of COVID-19 in Brazil. Methods: This was a web-based health survey carried out from April 24 to May 24 2020 using a chain sampling procedure. Intensity of adherence to physical contact restriction measures was analyzed according to sociodemographic characteristics, using logistic regression models to investigate associations with ‘No/little adherence’. Results: Of the 45,161 participants, 74.2% (73.8;74.6%) reported intense adherence to the measures. The group that did not adhere to the measures was characterized by men (31.7%), those aged 30 to 49 (36.4%), those with low education levels (33.0%), those who worked during the pandemic (81.3%), those resident in the North (28.1%) and Midwest (28.5%) regions of the country. In Brazil as a whole, there was a decrease in COVID-19 daily growth rates, from 45.4% to 5.0%. Conclusion: A large part of the Brazilian population adhered to physical contact restriction measures, which possibly contributed to decreasing the spread of COVID-19.

Resumen Objetivo: Analizar la adhesión de los brasileños a las medidas de restricción de contacto físico y diseminación del COVID-19. Métodos: Encuesta de salud realizada por internet con muesteo em cadena entre 24 de abril y 24 de mayo de 2020. La intensidad de la adhesión a la restricción de contacto físico se analizó de acuerdo con características sociodemográficas, utilizando modelos de regresión logística para investigar asociaciones con ‘Ninguna/poca adhesión’. Resultados: Participaron 45.161, de los cuales un 74,2% (73,8;74,6%) informó intensa adhesión. El grupo con poca adhesión se caracterizó por hombres (31,7%), 30-49 años (36,4%), baja educación (33,0%), que trabajaron durante la pandemia (81,3%), residiendo em las regiones Norte (28,1%) y Centro-Oeste (28,5%) del país. En Brasil hubo una reducción relevante em las tasas de crecimiento diario, del 45,4% al 5,0%. Conclusión: Gran parte de la población adhirió a las medidas de restricción de contacto físico, lo que posiblemente contribuyó a la disminución de la diseminación del COVID-19.

Resumo Objetivo: Analisar a adesão da população às medidas de restrição de contato físico e disseminação da COVID-19 no Brasil. Métodos: Inquérito de saúde, realizado pela internet, com amostragem em cadeia, no período de 24 de abril a 24 de maio de 2020. A intensidade da adesão à restrição de contato físico foi analisada segundo características sociodemográficas, utilizando-se modelos de regressão logística para investigar associações com ‘Nenhuma/pouca adesão’. Resultados: Dos 45.161 participantes, 74,2% (73,8-74,6%) relataram intensa adesão às medidas. O grupo que não aderiu às medidas foi composto homens (31,7%), com idade de 30 a 49 anos (36,4%), baixa escolaridade (33,0%), trabalhando durante a pandemia (81,3%), residentes nas regiões Norte (28,1%) e Centro-Oeste (28,5%) do país. Houve importante redução das taxas de crescimento diário, de 45,4 para 5,0%. Conclusão: Grande parte da população brasileira aderiu às medidas de restrição de contato físico, o que, possivelmente, contribuiu para reduzir a disseminação da COVID-19.

Abstract Objective: To analyze the adherence of the population to physical contact restriction measures and the spread of COVID-19 in Brazil. Methods: This was a web-based health survey carried out from April 24 to May 24 2020 using a chain sampling procedure. Intensity of adherence to physical contact restriction measures was analyzed according to sociodemographic characteristics, using logistic regression models to investigate associations with ‘No/little adherence’. Results: Of the 45,161 participants, 74.2% (73.8;74.6%) reported intense adherence to the measures. The group that did not adhere to the measures was characterized by men (31.7%), those aged 30 to 49 (36.4%), those with low education levels (33.0%), those who worked during the pandemic (81.3%), those resident in the North (28.1%) and Midwest (28.5%) regions of the country. In Brazil as a whole, there was a decrease in COVID-19 daily growth rates, from 45.4% to 5.0%. Conclusion: A large part of the Brazilian population adhered to physical contact restriction measures, which possibly contributed to decreasing the spread of COVID-19.

Resumen Objetivo: Analizar la adhesión de los brasileños a las medidas de restricción de contacto físico y diseminación del COVID-19. Métodos: Encuesta de salud realizada por internet con muesteo em cadena entre 24 de abril y 24 de mayo de 2020. La intensidad de la adhesión a la restricción de contacto físico se analizó de acuerdo con características sociodemográficas, utilizando modelos de regresión logística para investigar asociaciones con ‘Ninguna/poca adhesión’. Resultados: Participaron 45.161, de los cuales un 74,2% (73,8;74,6%) informó intensa adhesión. El grupo con poca adhesión se caracterizó por hombres (31,7%), 30-49 años (36,4%), baja educación (33,0%), que trabajaron durante la pandemia (81,3%), residiendo em las regiones Norte (28,1%) y Centro-Oeste (28,5%) del país. En Brasil hubo una reducción relevante em las tasas de crecimiento diario, del 45,4% al 5,0%. Conclusión: Gran parte de la población adhirió a las medidas de restricción de contacto físico, lo que posiblemente contribuyó a la disminución de la diseminación del COVID-19.

RESUMO O objetivo desse artigo é revisitar o debate sobre o grau de especialização e de diversificação industrial e o crescimento do emprego industrial local no Brasil. Por meio de uma matriz de transbordamentos setoriais, o artigo verifica se setores, agrupados por intensidade tecnológica, influenciam o desempenho de grupos industriais desagregados. Utilizam-se técnicas de painel de dados espaciais para controlar efeitos municipais não observados e possível dependência espacial no período 1995-2014. Os principais resultados revelam que especializações em grupos setoriais de baixa tecnologia geram transbordamentos para diversos outros grupos industriais, independentemente do nível de intensidade tecnológica. Os estímulos provenientes de setores de alta tecnologia são menos frequentes, embora também ocorram, dependendo do grupo industrial considerado. Em geral, setores de maior e menor intensidade tecnológica florescem com a presença de externalidades do tipo MAR. Conclui-se que o debate diversificação/especialização pode variar consideravelmente, o que requer políticas industriais e regionais específicas por setores industriais.

ABSTRACT The aim of this paper is to revisit the debate on the degree of specialization and industrial diversification and the growth of local manufacturing employment in Brazil. A matrix of sectoral spillovers is built in which it is verified whether sectors, grouped by technological intensity, influence the performance of disaggregated manufacturing groups. Spatial data panel techniques are used to control non-observed local effects and possible spatial dependence over the period 1995-2014. The results show that specializations in low-technology manufacturing groups create stimulus for several other manufacturing groups regardless of the level of technological intensity. The spillovers coming from high technology manufacturing industries are less frequent, though they also occur depending on the industrial manufacturing group considered. In general, sectors of higher and lower technological intensity flourish with the presence of MAR externalities. We conclude that the diversification/specialization debate can vary considerably, requiring specific industrial and regional policies by manufacturing industries.