Abstract The objective of this study was to identify indicators of social inequalities associated with mortality from neoplasms in the Brazilian adult population. A scoping review method was used, establishing the guiding question: What is the effect of social inequalities on mortality from neoplasms in the Brazilian adult population? A total of 567 papers were identified, 22 of which were considered eligible. A variety of indicators were identified, such as the Human Development Index and the Gini Index, which primarily assessed differences in income, schooling, human development and vulnerability. A single pattern of association between the indicators and the different neoplasms was not established, nor was a single indicator capable of explaining the effect of social inequality at all levels of territorial area and by deaths from all types of neoplasms identified. It is known that mortality is influenced by social inequalities and that the study of indicators provides an opportunity to define which best explains deaths. This review highlights important gaps regarding the use of non-modifiable social indicators, analysis of small geographical areas, and limited use of multidimensional indicators. population used question 56 identified 2 eligible income schooling vulnerability established nonmodifiable non modifiable areas 5

Resumo O objetivo deste estudo foi identificar indicadores de desigualdades sociais associados à mortalidade por neoplasias na população adulta brasileira. Utilizou-se como método a revisão de escopo, estabelecendo-se a pergunta norteadora: qual o efeito das desigualdades sociais na mortalidade por neoplasias na população adulta brasileira? Foram identificados 567 trabalhos, sendo 22 considerados elegíveis. Identificou-se uma diversidade de indicadores, como o Índice de Desenvolvimento Humano e o Índice de Gini, entre outros, que avaliaram primordialmente diferenças de renda, escolarização, desenvolvimento humano e vulnerabilidade. Não foi estabelecido um único padrão de associação entre os indicadores e as diferentes neoplasias, assim como não se identificou um indicador único capaz de explicar o efeito da desigualdade social em todos os níveis de área e por óbitos por todos os tipos de neoplasias, mas identificou-se que a mortalidade é influenciada pelas desigualdades sociais e que o estudo dos indicadores proporciona definir qual melhor explica os óbitos. Essa revisão destaca importantes lacunas referentes ao uso de indicadores sociais não modificáveis, à análise de pequenas áreas e ao uso limitado de indicadores multidimensionais. brasileira Utilizouse Utilizou escopo estabelecendose estabelecendo norteadora 56 trabalhos 2 elegíveis Identificouse Identificou Gini outros renda escolarização vulnerabilidade identificouse modificáveis multidimensionais 5

Resumo O objetivo deste estudo foi identificar indicadores de desigualdades sociais associados à mortalidade por neoplasias na população adulta brasileira. Utilizou-se como método a revisão de escopo, estabelecendo-se a pergunta norteadora: qual o efeito das desigualdades sociais na mortalidade por neoplasias na população adulta brasileira? Foram identificados 567 trabalhos, sendo 22 considerados elegíveis. Identificou-se uma diversidade de indicadores, como o Índice de Desenvolvimento Humano e o Índice de Gini, entre outros, que avaliaram primordialmente diferenças de renda, escolarização, desenvolvimento humano e vulnerabilidade. Não foi estabelecido um único padrão de associação entre os indicadores e as diferentes neoplasias, assim como não se identificou um indicador único capaz de explicar o efeito da desigualdade social em todos os níveis de área e por óbitos por todos os tipos de neoplasias, mas identificou-se que a mortalidade é influenciada pelas desigualdades sociais e que o estudo dos indicadores proporciona definir qual melhor explica os óbitos. Essa revisão destaca importantes lacunas referentes ao uso de indicadores sociais não modificáveis, à análise de pequenas áreas e ao uso limitado de indicadores multidimensionais.

Abstract The objective of this study was to identify indicators of social inequalities associated with mortality from neoplasms in the Brazilian adult population. A scoping review method was used, establishing the guiding question: What is the effect of social inequalities on mortality from neoplasms in the Brazilian adult population? A total of 567 papers were identified, 22 of which were considered eligible. A variety of indicators were identified, such as the Human Development Index and the Gini Index, which primarily assessed differences in income, schooling, human development and vulnerability. A single pattern of association between the indicators and the different neoplasms was not established, nor was a single indicator capable of explaining the effect of social inequality at all levels of territorial area and by deaths from all types of neoplasms identified. It is known that mortality is influenced by social inequalities and that the study of indicators provides an opportunity to define which best explains deaths. This review highlights important gaps regarding the use of non-modifiable social indicators, analysis of small geographical areas, and limited use of multidimensional indicators.

Objective: to analyze the influence of socioeconomic inequality on COVID-19 distribution in Brazilian municipalities, controlling for effect of hospital infrastructure, comorbidities, and other variables. Methods: ecological study on hospitalizations and deaths from Covid-19 in 2020; outcome data obtained from Ministry of Health. Incidence ratio estimated via a generalized linear model with negative binomial distribution. Results: 291,073 hospitalizations and 139,953 deaths were identified; higher mortality rate in municipalities with highest proportion of non-white population (95%CI 1.01;1.16) and with more households with more than two people per room (95%CI 1.01;1.13); presence of sanitary sewage was protective (hospitalizations: 95%CI 0.87;0.99 – deaths: 95%CI 0.90;0.99) and higher proportion of population in subnormal agglomerations was a risk factor (hospitalizations: 95%CI 1.01;1.16 – deaths: 95%CI 1.09;1.21), with this variable interacting with the proportion of people with emergency assistance (hospitalizations: 95%CI 0.88;1.00 – deaths: 95%CI 0.89;0.98). Conclusion: Socioeconomic conditions affected illness and death from COVID-19 in Brazil

Objetivo: analizar influencia de desigualdad socioeconómica en distribución de COVID-19 en municipios brasileños, controlando por infraestructura hospitalaria, comorbilidades y otras variables. Métodos: estudio ecológico sobre hospitalizaciones y muertes por COVID-19 en 2020; datos de resultado del Ministerio de Salud; razón de incidencia estimada a través de modelo lineal generalizado con distribución binomial negativa. Resultados: 291.073 hospitalizaciones y 139.953 defunciones; mayor tasa de mortalidad en municipios con mayor proporción de población no blanca (IC95% 1,01;1,16) y con más hogares con más de dos personas por habitación (IC95% 1,01;1,13); alcantarillado sanitario resultó protector (hospitalizaciones: IC95% 0,87;0,99 – muertes: IC95% 0,90;0,99) y mayor proporción de población en aglomeraciones subnormales fue factor de riesgo (hospitalizaciones: IC95% 1,01;1,16 – muertes: IC95% 1,09;1,21), interactuando con proporción de personas con asistencia de emergencia (hospitalizaciones IC95% 0,88;1,00, defunciones IC95% 0,89;0,98). Conclusión: Condiciones socioeconómicas afectaron enfermedad y muerte por COVID-19.

Objetivo: analisar a influência da desigualdade socioeconômica na distribuição da covid-19 nos maiores municípios brasileiros (gt; 100 mil habitantes), controlando, pelo efeito da infraestrutura hospitalar, comorbidades e outras variáveis. Métodos: estudo ecológico sobre internações e óbitos por covid-19 em 2020; dados de desfecho obtidos do Ministério da Saúde; a razão de incidência foi estimada via modelo linear generalizado. Resultados: identificados 291.073 internações e 139.953 óbitos; encontrou-se maior taxa de mortalidade nos municípios com maior população não branca (IC95% 1,01;1,16) e nos domicílios com mais de duas pessoas por cômodo (IC95% 1,01;1,13); para ambos desfechos, esgotamento sanitário foi protetivo(internações: IC95% 0,87;0,99 – óbitos: IC95% 0,90;0,99), e população em aglomerados subnormais revelou-se fator de risco (internações: IC95% 1,01;1,16 – óbitos: IC95% 1,09;1,21) com interação, com a proporção de pessoas a receber auxílio emergencial (internações: IC95%0,88;1,00 – óbitos: IC95% 0,89;0,98). Conclusão: condições socioeconômicas afetaram o adoecimento e morte por covid-19 no Brasil.

El objetivo fue desarrollar un índice de priorización para acelerar el cumplimiento de las metas nacionales de salud propuestas por la Agenda 2030. Se trata de un estudio ecológico que abordó las Regiones de Salud de Brasil. El índice incorporó 25 indicadores con proximidad analítica a los indicadores oficiales de la Agenda 2030 para los cuales existen datos de fuentes públicas a nivel municipal para el período 2015-2019. El índice se presentó como potente método para apoyar la decisión de la gestión en salud. Los resultados permitieron identificar que la Región Norte del país cuenta con los territorios más vulnerables y, por tanto, áreas prioritarias para la asignación de recursos. Además, el análisis de los subíndices permitió resaltar cuellos de botella locales en salud, reforzando la necesidad de que los municipios de cada región establezcan sus propias prioridades en la decisión de asignación de recursos en salud. Al indicar las Regiones de Salud y los temas prioritarios para mayores inversiones, esta investigación apunta caminos que pueden apoyar la implementación de la Agenda 2030 desde el nivel local al nacional, además de proporcionar elementos a través de los cuales los formuladores de políticas pueden minimizar los efectos de las inequidades sociales sobre la salud, priorizando los territorios con peores índices. Brasil 2 203 20152019. 20152019 2015 2019. 2019 2015-2019 tanto Además inversiones nacional índices 20 2015201 201 2015-201 201520 2015-20 20152 2015-2 2015-

This study aimed to develop a prioritization index to speed up the achievement of national health targets proposed in the 2030 Agenda. This is an ecological study that addressed the Health Regions in Brazil. The index incorporated 25 indicators with analytical proximity to the official indicators of the 2030 Agenda whose data are available from public municipal sources for the period of 2015-2019. According to our study, the index was a powerful method to support health management decisions. The results showed the most vulnerable territories are located in the North Region of the country, and therefore, these are priority areas for resource allocation. The analysis of subindices highlighted local health bottlenecks, reinforcing the need for municipalities in each region to set their own priorities while making decisions for health resource allocation. By indicating Health Regions and priority themes for more investments, this investigation shows paths to support the implementation of the 2030 Agenda, from the local to the national level, in addition to providing elements that can be used by policy makers to minimize the effects of social inequalities on health, prioritizing territories with worse indices. 203 Brazil 2 20152019. 20152019 2015 2019. 2019 2015-2019 country therefore allocation bottlenecks investments level indices 20 2015201 201 2015-201 201520 2015-20 20152 2015-2 2015-

O objetivo deste artigo é desenvolver um índice de priorização para aceleração do cumprimento das metas nacionais de saúde propostas pela Agenda 2030. Trata-se de estudo ecológico que abordou as Regiões de Saúde do Brasil. O índice incorporou 25 indicadores com proximidade analítica aos indicadores oficiais da Agenda 2030, para os quais existem dados de fontes públicas no nível municipal para o período de 2015 a 2019. O índice apresentou-se como potente método para apoiar a decisão da gestão em saúde. Os resultados permitiram identificar que a Região Norte do país apresenta os territórios mais vulneráveis e, portanto, prioritários para a alocação de recursos. Além disso, a análise dos subíndices permitiu destacar os gargalos locais de saúde, reforçando a necessidade de os municípios de cada região estabelecerem suas próprias prioridades na decisão de alocação dos recursos da saúde. Ao indicar as Regiões de Saúde e os temas prioritários para maiores investimentos, esta investigação aponta caminhos que podem apoiar a implementação da Agenda 2030 do nível local ao nacional, além de fornecer elementos por meio dos quais os formuladores de políticas podem minimizar os efeitos das iniquidades sociais sobre a saúde, priorizando os territórios com piores índices. Tratase Trata se Brasil 2 201 2019 apresentouse apresentou portanto disso investimentos 203 nacional índices 20

Resumen Objetivo analizar la influencia de la desigualdad socioeconómica en la distribución de COVID-19 en los mayores municipios brasileños (> 100 mil habitantes), controlando, por la infraestructura hospitalaria, comorbilidades y otras variables. Métodos estudio ecológico sobre hospitalizaciones y muertes por COVID-19 en 2020; datos del resultado fueran obtenidos del Ministerio de Salud; razón de incidencia estimada a través del modelo lineal generalizado. Resultados 291.073 hospitalizaciones y 139.953 muertes; mayor tasa de mortalidad en municipios con mayor proporción de población no blanca (IC95% 1,01;1,16) y con más hogares con más de dos personas por habitación (IC95% 1,01;1,13); el alcantarillado sanitario resultó protector (hospitalizaciones: IC95% 0,87;0,99 – muertes: IC95% 0,90;0,99) y la mayor proporción de población en aglomeraciones subnormales fue un factor de riesgo (hospitalizaciones: IC95% 1,01;1,16 – muertes: IC95% 1,09;1,21), interactuando con proporción de personas con asistencia de emergencia (hospitalizaciones IC95% 0,88;1,00, defunciones IC95% 0,89;0,98). Conclusión las condiciones socioeconómicas afectaron la enfermedad y la muerte por COVID-19. COVID19 COVID 19 COVID-1 > ( 10 habitantes, habitantes , habitantes) controlando hospitalaria variables 2020 Salud generalizado 291073 291 073 291.07 139953 139 953 139.95 IC95 IC (IC95 1,011,16 101116 1,01 1,16 1 01 16 1,011,13 101113 1,13 13 1,01;1,13) 0,870,99 087099 0,87 0,99 0 87 99 0,87;0,9 0,900,99 090099 0,90 90 0,90;0,99 1,01;1,1 1,091,21, 109121 1,09 1,21 09 21 1,09;1,21) 0,881,00, 088100 0,88 1,00, 88 00 0,88;1,00 0,890,98. 089098 0,89 0,98 . 89 98 0,89;0,98) COVID19. 19. COVID1 COVID- 202 29107 29 07 291.0 13995 95 139.9 IC9 (IC9 011 1,011,1 10111 101 1,0 116 1,1 113 1,01;1,13 870 0,870,9 08709 087 0,8 099 0,9 8 9 0,87;0, 900 0,900,9 09009 090 0,90;0,9 1,01;1, 091 1,091,21 10912 109 121 1,2 2 1,09;1,21 881 0,881,00 08810 088 1,00 0,88;1,0 890 0,890,98 08909 089 098 0,89;0,98 20 2910 291. 1399 139. (IC 1,011, 1011 1, 11 0,870, 0870 08 0, 0,87;0 0,900, 0900 0,90;0, 1,01;1 1,091,2 1091 12 1,09;1,2 0,881,0 0881 0,88;1, 0,890,9 0890 0,89;0,9 1,011 0,870 0,87; 0,900 0,90;0 1,01; 1,091, 1,09;1, 0,881, 0,88;1 0,890, 0,89;0, 0,90; 1,091 1,09;1 0,881 0,88; 0,890 0,89;0 1,09; 0,89;

Abstract Objective to analyze the influence of socioeconomic inequality on COVID-19 distribution in larger Brazilian municipalities, controlling for effect of hospital infrastructure, comorbidities and other variables. Methods this was an ecological study of COVID-19 hospitalizations and deaths in 2020; outcome data were obtained from the Ministry of Health; incidence ratios were estimated using a generalized linear model. Results we identified 291,073 hospitalizations and 139,953 deaths; we found higher mortality rates in municipalities with a higher proportion of non-White people (95%CI 1.01;1.16) and with more households with more than two people per room (95%CI 1.01;1.13); presence of sewerage systems was protective for both outcomes (hospitalizations: 95%CI 0.87;0.99 – deaths: 95%CI 0.90;0.99), while a higher proportion of the population in subnormal housing clusters was a risk factor (hospitalizations: 95%CI 1.01;1.16 – deaths: 95%CI 1.09;1.21), with this variable interacting with the proportion of people receiving Emergency Aid (hospitalizations: 95%CI 0.88;1.00 – deaths: 95%CI 0.89;0.98). Conclusion socioeconomic conditions affected illness and death due to COVID-19 in Brazil. COVID19 COVID 19 COVID-1 infrastructure variables 2020 Health model 291073 291 073 291,07 139953 139 953 139,95 nonWhite non White 95CI CI 95 1.011.16 101116 1.01 1.16 1 01 16 1.011.13 101113 1.13 13 1.01;1.13) (hospitalizations 0.870.99 087099 0.87 0.99 0 87 99 0.87;0.9 0.900.99, 090099 0.90 , 90 0.90;0.99) 1.01;1.1 1.091.21, 109121 1.09 1.21 09 21 1.09;1.21) 0.881.00 088100 0.88 1.00 88 00 0.88;1.0 0.890.98. 089098 0.89 0.98 . 89 98 0.89;0.98) Brazil COVID1 COVID- 202 29107 29 07 291,0 13995 139,9 9 011 1.011.1 10111 101 1.0 116 1.1 113 1.01;1.13 870 0.870.9 08709 087 0.8 099 0.9 8 0.87;0. 900 0.900.99 09009 090 0.90;0.99 1.01;1. 091 1.091.21 10912 109 121 1.2 2 1.09;1.21 881 0.881.0 08810 088 100 0.88;1. 890 0.890.98 08909 089 098 0.89;0.98 20 2910 291, 1399 139, 1.011. 1011 10 1. 11 0.870. 0870 08 0. 0.87;0 0.900.9 0900 0.90;0.9 1.01;1 1.091.2 1091 12 1.09;1.2 0.881. 0881 0.88;1 0.890.9 0890 0.89;0.9 1.011 0.870 0.87; 0.900. 0.90;0. 1.01; 1.091. 1.09;1. 0.881 0.88; 0.890. 0.89;0. 0.900 0.90;0 1.091 1.09;1 0.890 0.89;0 0.90; 1.09; 0.89;

Resumo Objetivo analisar a influência da desigualdade socioeconômica na distribuição da covid-19 nos maiores municípios brasileiros (> 100 mil habitantes), controlando, pelo efeito da infraestrutura hospitalar, comorbidades e outras variáveis. Métodos estudo ecológico sobre internações e óbitos por covid-19 em 2020; dados de desfecho obtidos do Ministério da Saúde; a razão de incidência foi estimada via modelo linear generalizado. Resultados identificados 291.073 internações e 139.953 óbitos; encontrou-se maior taxa de mortalidade nos municípios com maior população não branca (IC95% 1,01;1,16) e nos domicílios com mais de duas pessoas por cômodo (IC95% 1,01;1,13); para ambos os desfechos, esgotamento sanitário foi protetivo (internações: IC95% 0,87;0,99 – óbitos: IC95% 0,90;0,99), e população em aglomerados subnormais revelou-se fator de risco (internações: IC95% 1,01;1,16 – óbitos: IC95% 1,09;1,21) com interação, com a proporção de pessoas a receber auxílio emergencial (internações: IC95% 0,88;1,00 – óbitos: IC95% 0,89;0,98). Conclusão condições socioeconômicas afetaram o adoecimento e morte por covid-19 no Brasil. covid19 covid 19 covid-1 > ( 10 habitantes, habitantes , habitantes) controlando hospitalar variáveis 2020 Saúde generalizado 291073 291 073 291.07 139953 139 953 139.95 encontrouse encontrou se IC95 IC (IC95 1,011,16 101116 1,01 1,16 1 01 16 1,011,13 101113 1,13 13 1,01;1,13) desfechos (internações 0,870,99 087099 0,87 0,99 0 87 99 0,87;0,9 0,900,99, 090099 0,90 90 0,90;0,99) revelouse revelou 1,01;1,1 1,091,21 109121 1,09 1,21 09 21 1,09;1,21 interação 0,881,00 088100 0,88 1,00 88 00 0,88;1,0 0,890,98. 089098 0,89 0,98 . 89 98 0,89;0,98) Brasil covid1 covid- 202 29107 29 07 291.0 13995 95 139.9 IC9 (IC9 011 1,011,1 10111 101 1,0 116 1,1 113 1,01;1,13 870 0,870,9 08709 087 0,8 099 0,9 8 9 0,87;0, 900 0,900,99 09009 090 0,90;0,99 1,01;1, 091 1,091,2 10912 109 121 1,2 2 1,09;1,2 881 0,881,0 08810 088 0,88;1, 890 0,890,98 08909 089 098 0,89;0,98 20 2910 291. 1399 139. (IC 1,011, 1011 1, 11 0,870, 0870 08 0, 0,87;0 0,900,9 0900 0,90;0,9 1,01;1 1,091, 1091 12 1,09;1, 0,881, 0881 0,88;1 0,890,9 0890 0,89;0,9 1,011 0,870 0,87; 0,900, 0,90;0, 1,01; 1,091 1,09;1 0,881 0,88; 0,890, 0,89;0, 0,900 0,90;0 1,09; 0,890 0,89;0 0,90; 0,89;

Resumen Objetivo analizar la influencia de la desigualdad socioeconómica en la distribución de COVID-19 en los mayores municipios brasileños (> 100 mil habitantes), controlando, por la infraestructura hospitalaria, comorbilidades y otras variables. Métodos estudio ecológico sobre hospitalizaciones y muertes por COVID-19 en 2020; datos del resultado fueran obtenidos del Ministerio de Salud; razón de incidencia estimada a través del modelo lineal generalizado. Resultados 291.073 hospitalizaciones y 139.953 muertes; mayor tasa de mortalidad en municipios con mayor proporción de población no blanca (IC95% 1,01;1,16) y con más hogares con más de dos personas por habitación (IC95% 1,01;1,13); el alcantarillado sanitario resultó protector (hospitalizaciones: IC95% 0,87;0,99 – muertes: IC95% 0,90;0,99) y la mayor proporción de población en aglomeraciones subnormales fue un factor de riesgo (hospitalizaciones: IC95% 1,01;1,16 – muertes: IC95% 1,09;1,21), interactuando con proporción de personas con asistencia de emergencia (hospitalizaciones IC95% 0,88;1,00, defunciones IC95% 0,89;0,98). Conclusión las condiciones socioeconómicas afectaron la enfermedad y la muerte por COVID-19.

Resumo Objetivo analisar a influência da desigualdade socioeconômica na distribuição da covid-19 nos maiores municípios brasileiros (> 100 mil habitantes), controlando, pelo efeito da infraestrutura hospitalar, comorbidades e outras variáveis. Métodos estudo ecológico sobre internações e óbitos por covid-19 em 2020; dados de desfecho obtidos do Ministério da Saúde; a razão de incidência foi estimada via modelo linear generalizado. Resultados identificados 291.073 internações e 139.953 óbitos; encontrou-se maior taxa de mortalidade nos municípios com maior população não branca (IC95% 1,01;1,16) e nos domicílios com mais de duas pessoas por cômodo (IC95% 1,01;1,13); para ambos os desfechos, esgotamento sanitário foi protetivo (internações: IC95% 0,87;0,99 – óbitos: IC95% 0,90;0,99), e população em aglomerados subnormais revelou-se fator de risco (internações: IC95% 1,01;1,16 – óbitos: IC95% 1,09;1,21) com interação, com a proporção de pessoas a receber auxílio emergencial (internações: IC95% 0,88;1,00 – óbitos: IC95% 0,89;0,98). Conclusão condições socioeconômicas afetaram o adoecimento e morte por covid-19 no Brasil.

Abstract Objective to analyze the influence of socioeconomic inequality on COVID-19 distribution in larger Brazilian municipalities, controlling for effect of hospital infrastructure, comorbidities and other variables. Methods this was an ecological study of COVID-19 hospitalizations and deaths in 2020; outcome data were obtained from the Ministry of Health; incidence ratios were estimated using a generalized linear model. Results we identified 291,073 hospitalizations and 139,953 deaths; we found higher mortality rates in municipalities with a higher proportion of non-White people (95%CI 1.01;1.16) and with more households with more than two people per room (95%CI 1.01;1.13); presence of sewerage systems was protective for both outcomes (hospitalizations: 95%CI 0.87;0.99 – deaths: 95%CI 0.90;0.99), while a higher proportion of the population in subnormal housing clusters was a risk factor (hospitalizations: 95%CI 1.01;1.16 – deaths: 95%CI 1.09;1.21), with this variable interacting with the proportion of people receiving Emergency Aid (hospitalizations: 95%CI 0.88;1.00 – deaths: 95%CI 0.89;0.98). Conclusion socioeconomic conditions affected illness and death due to COVID-19 in Brazil.

O objetivo deste artigo é desenvolver um índice de priorização para aceleração do cumprimento das metas nacionais de saúde propostas pela Agenda 2030. Trata-se de estudo ecológico que abordou as Regiões de Saúde do Brasil. O índice incorporou 25 indicadores com proximidade analítica aos indicadores oficiais da Agenda 2030, para os quais existem dados de fontes públicas no nível municipal para o período de 2015 a 2019. O índice apresentou-se como potente método para apoiar a decisão da gestão em saúde. Os resultados permitiram identificar que a Região Norte do país apresenta os territórios mais vulneráveis e, portanto, prioritários para a alocação de recursos. Além disso, a análise dos subíndices permitiu destacar os gargalos locais de saúde, reforçando a necessidade de os municípios de cada região estabelecerem suas próprias prioridades na decisão de alocação dos recursos da saúde. Ao indicar as Regiões de Saúde e os temas prioritários para maiores investimentos, esta investigação aponta caminhos que podem apoiar a implementação da Agenda 2030 do nível local ao nacional, além de fornecer elementos por meio dos quais os formuladores de políticas podem minimizar os efeitos das iniquidades sociais sobre a saúde, priorizando os territórios com piores índices.

El objetivo fue desarrollar un índice de priorización para acelerar el cumplimiento de las metas nacionales de salud propuestas por la Agenda 2030. Se trata de un estudio ecológico que abordó las Regiones de Salud de Brasil. El índice incorporó 25 indicadores con proximidad analítica a los indicadores oficiales de la Agenda 2030 para los cuales existen datos de fuentes públicas a nivel municipal para el período 2015-2019. El índice se presentó como potente método para apoyar la decisión de la gestión en salud. Los resultados permitieron identificar que la Región Norte del país cuenta con los territorios más vulnerables y, por tanto, áreas prioritarias para la asignación de recursos. Además, el análisis de los subíndices permitió resaltar cuellos de botella locales en salud, reforzando la necesidad de que los municipios de cada región establezcan sus propias prioridades en la decisión de asignación de recursos en salud. Al indicar las Regiones de Salud y los temas prioritarios para mayores inversiones, esta investigación apunta caminos que pueden apoyar la implementación de la Agenda 2030 desde el nivel local al nacional, además de proporcionar elementos a través de los cuales los formuladores de políticas pueden minimizar los efectos de las inequidades sociales sobre la salud, priorizando los territorios con peores índices.

This study aimed to develop a prioritization index to speed up the achievement of national health targets proposed in the 2030 Agenda. This is an ecological study that addressed the Health Regions in Brazil. The index incorporated 25 indicators with analytical proximity to the official indicators of the 2030 Agenda whose data are available from public municipal sources for the period of 2015-2019. According to our study, the index was a powerful method to support health management decisions. The results showed the most vulnerable territories are located in the North Region of the country, and therefore, these are priority areas for resource allocation. The analysis of subindices highlighted local health bottlenecks, reinforcing the need for municipalities in each region to set their own priorities while making decisions for health resource allocation. By indicating Health Regions and priority themes for more investments, this investigation shows paths to support the implementation of the 2030 Agenda, from the local to the national level, in addition to providing elements that can be used by policy makers to minimize the effects of social inequalities on health, prioritizing territories with worse indices.

Thin nitride and titanium dioxide films were produced using an innovative technique called cathodic cage depositon. Uniformity, three-dimensionality and high rate deposition are some of the advantages of this technique. In this study we discuss the influences of temperature, treatment time and gaseous atmosphere on the characteristics of the deposited films. The TiN (titanium nitride) and TiO2 (titanium dioxide) films were produced using a high deposition rate of 2,5 µm/h at a work temperature and pressure of 400°C and 150 Pa respectively. EDS technique was used to identify the chemical composition of the thin film deposited, whilst Raman spectroscopy indicated the phases present confirmed by DRX analysis. The thickness of the deposited films was studied using electron microscopy scanning. The results based on the deposition parameters confirm the great efficiency and versatility of this technique, which allows a uniform three-dimensional film deposition on any material without the appearance of stress. Compared to other techniques, cathodic cage deposition enables deposition at lower temperatures and higher pressures.