RESUMEN Objetivos: analizar las áreas de riesgo para la tuberculosis y las influencias de la protección social en el desarrollo del tratamiento de la enfermedad en el municipio de São Luís, Maranhão. Métodos: se trata de una investigación explicativa de método mixto secuencial. En la fase cuantitativa, los datos se obtuvieron del Sistema de Información de Enfermedades de Declaración Obligatoria del 2010 al 2019, realizándose georreferenciación para identificar áreas vulnerables a la tuberculosis. En la fase cualitativa se realizaron entrevistas semiestructuradas a personas que recibían beneficios sociales. Resultados: se geocodificaron 7.381 casos y, a partir del análisis de escaneo puramente espacial, fue posible identificar 13 grupos espaciales de riesgo. En cuanto a las entrevistas, hubo una relación positiva entre la mejora del paciente y la recepción de beneficios. Conclusiones: el espacio geográfico y los determinantes sociales son relevantes para reorientar las acciones de seguimiento de las condiciones que generan el proceso salud-enfermedad. Objetivos Luís Maranhão Métodos secuencial cuantitativa 201 2019 Resultados 7381 7 381 7.38 espacial 1 Conclusiones saludenfermedad. saludenfermedad salud enfermedad. salud-enfermedad 20 738 38 7.3 2 73 3 7.

ABSTRACT Objectives: to analyze the risk areas for tuberculosis and the influences of social protection on the development of treatment for the disease in the municipality of São Luís, Maranhão. Methods: this is explanatory sequential mixed method research. In the quantitative phase, the data were obtained from the Notifiable Diseases Information System from 2010 to 2019, with georeferencing being carried out to identify areas vulnerable to tuberculosis. In the qualitative phase, semi-structured interviews were carried out with individuals who received social benefits. Results: 7,381 cases were geocoded, and, from the purely spatial scanning analysis, it was possible to identify 13 spatial clusters of risk. As for the interviews, there was a positive relationship between patient improvement and receiving benefits. Conclusions: geographic space and social determinants are relevant for reorienting monitoring actions for the conditions that generate the health-disease process. Objectives Luís Maranhão Methods research phase 201 2019 semistructured semi structured benefits Results 7381 7 381 7,38 geocoded analysis 1 Conclusions healthdisease health process 20 738 38 7,3 2 73 3 7,

RESUMO Objetivos: analisar as áreas de risco para a tuberculose e as influências da proteção social no desenvolvimento do tratamento para a doença no município de São Luís, Maranhão. Métodos: trata-se de pesquisa de método misto sequencial explanatório. Na fase quantitativa, os dados foram obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação de 2010 a 2019, sendo realizado georreferenciamento para identificação das áreas vulneráveis à tuberculose. Na fase qualitativa, realizaram-se entrevistas semiestruturadas com indivíduos que recebiam benefício social. Resultados: foram geocodificados 7.381 casos, e, a partir da análise de varredura puramente espacial, foi possível identificar 13 aglomerados espaciais de risco. Quanto às entrevistas, verificou-se uma relação positiva entre a melhora dos pacientes e o recebimento de benefícios. Conclusões: o espaço geográfico e os determinantes sociais são relevantes para reorientação das ações de monitoramento das condições geradoras do processo saúde-doença. Objetivos Luís Maranhão Métodos tratase trata se explanatório quantitativa 201 2019 qualitativa realizaramse realizaram Resultados 7381 7 381 7.38 casos espacial 1 verificouse verificou benefícios Conclusões saúdedoença. saúdedoença saúde doença. saúde-doença 20 738 38 7.3 2 73 3 7.

Abstract Objective To evaluate the magnitude of social determinants in areas of risk of mortality due to tuberculosis in a high incidence city. Method Ecological study, which recruited the cases of tuberculosis deaths registered between 2006 and 2016 in the capital of Mato Grosso-Brazil. The social determinants were obtained from the Human Development Units. Sweep statistics were used to identify areas of risk of mortality due to tuberculosis. Principal component analysis was carried out to identify dimensions of social determinants. Multiple logistic regression was applied to verify associations between the dimensions of social determinants and the risk of mortality from tuberculosis. A 5% error was fixed. The standard error was established at 5% for all statistical tests. Results A total of 225 deaths due to tuberculosis were registered in the period, distributed heterogeneously in the space. A cluster of risk for tuberculosis mortality was identified, with RR = 2.09 (95%CI: 1.48-2.94; p = 0.04). Social determinants, low educational level and poverty were associated with the risk of mortality due to tuberculosis (OR: 2.92; 95%CI: 1.17-7.28). Income had a negative association with the risk of mortality due to tuberculosis (OR: 0.05; 95%CI: 0.00-0.70). The value of the ROC curve of the model was 92.1%. Conclusions The results confirmed that the risk of mortality due to tuberculosis is a problem associated with social determinants. Health policies and social protection programmes can collaborate to address this problem.

Resumen Objetivo Evaluar la magnitud de los determinantes sociales en áreas de riesgo para la mortalidad por tuberculosis en una ciudad de alta incidencia de esta enfermedad. Método Estudio ecológico que recogió los casos de muerte por tuberculosis registrados entre 2006 y 2016 en la capital del Estado de Mato Grosso (Brasil). Los determinantes sociales se obtuvieron de las Unidades de Desarrollo Humano. Se utilizó la estadística de barrido para identificar las áreas de riesgo de muerte por tuberculosis. Se realizó un análisis de componentes principales para identificar dimensiones de determinantes sociales, y se aplicó regresión logística múltiple para verificar asociaciones entre las dimensiones de los determinantes sociales y el riesgo de muerte por tuberculosis. El error estándar se estableció en un 5% para todas las pruebas estadísticas. Resultados Se registraron 225 muertes por tuberculosis en el periodo, distribuidas heterogéneamente en el espacio. Se identificó un conglomerado de riesgo para la mortalidad por tuberculosis, con un riesgo relativo de 2,09 (intervalo de confianza del 95% [IC95%]: 1,48-2,94; p = 0,04). Los determinantes sociales «bajo nivel escolar» y «pobreza» se mostraron asociados al riesgo de muerte por tuberculosis (odds ratio [OR]: 2,92; IC95%: 1,17-7,28). La renta presentó asociación negativa con el riesgo de muerte por tuberculosis (OR: 0,05; IC95%: 0,00-0,70). El valor de la curva ROC del modelo fue del 92,1%. Conclusiones Los resultados confirman que el riesgo de muerte por tuberculosis es un problema asociado a los determinantes sociales. Las políticas de salud y los programas de protección social pueden contribuir a enfrentarse a este problema.

Abstract Objective To evaluate the magnitude of social determinants in areas of risk of mortality due to tuberculosis in a high incidence city. Method Ecological study, which recruited the cases of tuberculosis deaths registered between 2006 and 2016 in the capital of Mato Grosso-Brazil. The social determinants were obtained from the Human Development Units. Sweep statistics were used to identify areas of risk of mortality due to tuberculosis. Principal component analysis was carried out to identify dimensions of social determinants. Multiple logistic regression was applied to verify associations between the dimensions of social determinants and the risk of mortality from tuberculosis. A 5% error was fixed. The standard error was established at 5% for all statistical tests. Results A total of 225 deaths due to tuberculosis were registered in the period, distributed heterogeneously in the space. A cluster of risk for tuberculosis mortality was identified, with RR = 2.09 (95%CI: 1.48-2.94; p = 0.04). Social determinants, low educational level and poverty were associated with the risk of mortality due to tuberculosis (OR: 2.92; 95%CI: 1.17-7.28). Income had a negative association with the risk of mortality due to tuberculosis (OR: 0.05; 95%CI: 0.00-0.70). The value of the ROC curve of the model was 92.1%. Conclusions The results confirmed that the risk of mortality due to tuberculosis is a problem associated with social determinants. Health policies and social protection programmes can collaborate to address this problem.

Resumen Objetivo Evaluar la magnitud de los determinantes sociales en áreas de riesgo para la mortalidad por tuberculosis en una ciudad de alta incidencia de esta enfermedad. Método Estudio ecológico que recogió los casos de muerte por tuberculosis registrados entre 2006 y 2016 en la capital del Estado de Mato Grosso (Brasil). Los determinantes sociales se obtuvieron de las Unidades de Desarrollo Humano. Se utilizó la estadística de barrido para identificar las áreas de riesgo de muerte por tuberculosis. Se realizó un análisis de componentes principales para identificar dimensiones de determinantes sociales, y se aplicó regresión logística múltiple para verificar asociaciones entre las dimensiones de los determinantes sociales y el riesgo de muerte por tuberculosis. El error estándar se estableció en un 5% para todas las pruebas estadísticas. Resultados Se registraron 225 muertes por tuberculosis en el periodo, distribuidas heterogéneamente en el espacio. Se identificó un conglomerado de riesgo para la mortalidad por tuberculosis, con un riesgo relativo de 2,09 (intervalo de confianza del 95% [IC95%]: 1,48-2,94; p = 0,04). Los determinantes sociales «bajo nivel escolar» y «pobreza» se mostraron asociados al riesgo de muerte por tuberculosis (odds ratio [OR]: 2,92; IC95%: 1,17-7,28). La renta presentó asociación negativa con el riesgo de muerte por tuberculosis (OR: 0,05; IC95%: 0,00-0,70). El valor de la curva ROC del modelo fue del 92,1%. Conclusiones Los resultados confirman que el riesgo de muerte por tuberculosis es un problema asociado a los determinantes sociales. Las políticas de salud y los programas de protección social pueden contribuir a enfrentarse a este problema.

RESUMO OBJETIVO Analisar a tendência temporal, identificar os fatores relacionados e elaborar um modelo preditivo para os desfechos desfavoráveis do tratamento da tuberculose multidroga-resistente. MÉTODOS Estudo de coorte retrospectiva com todos os casos diagnosticados com tuberculose multidroga-resistente entre os anos de 2006 e 2015 no estado de São Paulo. Os dados secundários foram provenientes do sistema estadual de notificações de casos de tuberculose, o TBWeb. Foi realizada a análise de tendência temporal dos desfechos de tratamento por meio da regressão de Prais-Winsten. Para verificar os fatores relacionados com os desfechos desfavoráveis (óbito com tuberculose como causa básica, abandono e falência do tratamento), foi empregada a regressão logística binária. Representações pictóricas dos fatores relacionados ao desfecho do tratamento e sua capacidade prognóstica foram elaboradas por meio de nomogramas. RESULTADOS Tanto o abandono como o óbito tiveram tendência temporal estacionária, enquanto a falência apresentou tendência decrescente. Em relação aos fatores de risco para tais desfechos, utilizar drogas ilícitas dobrou as chances de abandono e óbito. Além disso, ser diagnosticado em unidades de urgência ou emergência ou durante internações hospitalares foi um fator de risco para o óbito. Ao contrário, ter feito tratamentos prévios da multidroga-resistência reduziu as chances dos desfechos analisados. O nomograma apresentou um modelo preditivo com precisão de 65% para os abandonos, 70% para os óbitos e 80% para a falência. CONCLUSÕES A prevenção de desfechos desfavoráveis no tratamento da tuberculose multidroga-resistente implica a modificação do modelo de atenção vigente. Utilizando modelos preditivos, como o apresentado neste estudo, torna-se possível elaborar ações centradas nos pacientes, considerando seus fatores de risco e aumentando as chances de cura.

ABSTRACT OBJECTIVE to analyze the temporal trend, identify the factors related and elaborate a predictive model for unfavorable treatment outcomes for multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB). METHODS Retrospective cohort study with all cases diagnosed with MDR-TB between the years 2006 and 2015 in the state of São Paulo. The data were collected from the state system of TB cases notifications (TB-WEB). The temporal trend analyzes of treatment outcomes was performed through the Prais-Winsten analysis. In order to verify the factors related to the unfavorable outcomes, abandonment, death with basic cause TB and treatment failure, the binary logistic regression was used. Pictorial representations of the factors related to treatment outcome and their prognostic capacity through the nomogram were elaborated. RESULTS Both abandonment and death have a constant temporal tendency, whereas the failure showed it as decreasing. Regarding the risk factors for such outcomes, using illicit drugs doubled the odds for abandonment and death. Besides that, being diagnosed in emergency units or during hospitalizations was a risk factor for death. On the contrary, having previous multidrug-resistant treatments reduced the odds for the analyzed outcomes by 33%. The nomogram presented a predictive model with 65% accuracy for dropouts, 70% for deaths and 80% for failure. CONCLUSIONS The modification of the current model of care is an essential factor for the prevention of unfavorable outcomes. Through predictive models, as presented in this study, it is possible to develop patient-centered actions, considering their risk factors and increasing the chances for cure.

RESUMO OBJETIVO Analisar a tendência temporal, identificar os fatores relacionados e elaborar um modelo preditivo para os desfechos desfavoráveis do tratamento da tuberculose multidroga-resistente. MÉTODOS Estudo de coorte retrospectiva com todos os casos diagnosticados com tuberculose multidroga-resistente entre os anos de 2006 e 2015 no estado de São Paulo. Os dados secundários foram provenientes do sistema estadual de notificações de casos de tuberculose, o TBWeb. Foi realizada a análise de tendência temporal dos desfechos de tratamento por meio da regressão de Prais-Winsten. Para verificar os fatores relacionados com os desfechos desfavoráveis (óbito com tuberculose como causa básica, abandono e falência do tratamento), foi empregada a regressão logística binária. Representações pictóricas dos fatores relacionados ao desfecho do tratamento e sua capacidade prognóstica foram elaboradas por meio de nomogramas. RESULTADOS Tanto o abandono como o óbito tiveram tendência temporal estacionária, enquanto a falência apresentou tendência decrescente. Em relação aos fatores de risco para tais desfechos, utilizar drogas ilícitas dobrou as chances de abandono e óbito. Além disso, ser diagnosticado em unidades de urgência ou emergência ou durante internações hospitalares foi um fator de risco para o óbito. Ao contrário, ter feito tratamentos prévios da multidroga-resistência reduziu as chances dos desfechos analisados. O nomograma apresentou um modelo preditivo com precisão de 65% para os abandonos, 70% para os óbitos e 80% para a falência. CONCLUSÕES A prevenção de desfechos desfavoráveis no tratamento da tuberculose multidroga-resistente implica a modificação do modelo de atenção vigente. Utilizando modelos preditivos, como o apresentado neste estudo, torna-se possível elaborar ações centradas nos pacientes, considerando seus fatores de risco e aumentando as chances de cura.

ABSTRACT OBJECTIVE to analyze the temporal trend, identify the factors related and elaborate a predictive model for unfavorable treatment outcomes for multidrug-resistant tuberculosis (MDR-TB). METHODS Retrospective cohort study with all cases diagnosed with MDR-TB between the years 2006 and 2015 in the state of São Paulo. The data were collected from the state system of TB cases notifications (TB-WEB). The temporal trend analyzes of treatment outcomes was performed through the Prais-Winsten analysis. In order to verify the factors related to the unfavorable outcomes, abandonment, death with basic cause TB and treatment failure, the binary logistic regression was used. Pictorial representations of the factors related to treatment outcome and their prognostic capacity through the nomogram were elaborated. RESULTS Both abandonment and death have a constant temporal tendency, whereas the failure showed it as decreasing. Regarding the risk factors for such outcomes, using illicit drugs doubled the odds for abandonment and death. Besides that, being diagnosed in emergency units or during hospitalizations was a risk factor for death. On the contrary, having previous multidrug-resistant treatments reduced the odds for the analyzed outcomes by 33%. The nomogram presented a predictive model with 65% accuracy for dropouts, 70% for deaths and 80% for failure. CONCLUSIONS The modification of the current model of care is an essential factor for the prevention of unfavorable outcomes. Through predictive models, as presented in this study, it is possible to develop patient-centered actions, considering their risk factors and increasing the chances for cure.