Análise da relação entre o índice IDHM e a densidade demográfica com a incidência de Covid-19 no município de São Paulo - SP
A velocidade da disseminação da Covid-19 levou à adoção de uma série de medidas pelos governos do mundo todo visando a proteção social. Há um esforço coletivo para identificar quais fatores influenciam na transmissão. Portanto, este estudo tem o objetivo de analisar o quanto os índices de desenvolvi...
Principais autores: | Brito, Daniela Belchior, Storopoli, José Eduardo, Paschoalin Filho, João Alexandre, Silva, Rafael Urnhani Batista da, Júnior, Osmar da Silva |
---|---|
Formato: | Artigo |
Idioma: | Português |
Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
2022
|
Acesso em linha: |
http://periodicos.utfpr.edu.br/rbpd/article/view/13627 |
Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
id |
peri-article-13627 |
---|---|
recordtype |
ojs |
spelling |
peri-article-136272022-09-12T01:50:43Z Análise da relação entre o índice IDHM e a densidade demográfica com a incidência de Covid-19 no município de São Paulo - SP Brito, Daniela Belchior Storopoli, José Eduardo Paschoalin Filho, João Alexandre Silva, Rafael Urnhani Batista da Júnior, Osmar da Silva Planejamento Urbano e Regional; Serviços Urbanos e Regionais; Aspectos Sociais do Planejamento Urbano e Regional Covid-19; planejamento urbano; pandemia; indicadores de desenvolvimento; cidades inteligentes A velocidade da disseminação da Covid-19 levou à adoção de uma série de medidas pelos governos do mundo todo visando a proteção social. Há um esforço coletivo para identificar quais fatores influenciam na transmissão. Portanto, este estudo tem o objetivo de analisar o quanto os índices de desenvolvimento de São Paulo (IDHM) e a densidade demográfica podem contribuir na identificação de distritos que necessitem de gerenciamento prioritário. O estudo se caracteriza sendo ecológico, exploratório e analítico e para a realização do teste de hipóteses, aplicou-se um modelo de regressão linear múltipla (RLM). O município de São Paulo é dividido em 96 distritos. Foram observados dados sobre os casos da doença, sobre densidade demográfica e sobre o IDHM nestes distritos por meio da RLM. Os resultados apontam que o IDHM se relaciona inversamente ao número de óbitos, contudo, a densidade demográfica não se mostrou como indicativo de vulnerabilidade local de maneira isolada. Estas variáveis analisadas conjuntamente apontam os distritos em que ações de combate e prevenção deverão ser urgentes, assim como, a elaboração de planos que conduzam à um planejamento urbano que favoreça a qualidade de vida e adote medidas compatíveis com os princípios da cidade resiliente. Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) 2022-09-11 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf http://periodicos.utfpr.edu.br/rbpd/article/view/13627 10.3895/rbpd.v11n3.13627 Revista Brasileira de Planejamento e Desenvolvimento; v. 11, n. 3 (2022); 767-794 2317-2363 10.3895/rbpd.v11n3 por http://periodicos.utfpr.edu.br/rbpd/article/view/13627/9081 Direitos autorais 2022 Revista Brasileira de Planejamento e Desenvolvimento http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
institution |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
collection |
PERI |
language |
Português |
format |
Artigo |
author |
Brito, Daniela Belchior Storopoli, José Eduardo Paschoalin Filho, João Alexandre Silva, Rafael Urnhani Batista da Júnior, Osmar da Silva |
spellingShingle |
Brito, Daniela Belchior Storopoli, José Eduardo Paschoalin Filho, João Alexandre Silva, Rafael Urnhani Batista da Júnior, Osmar da Silva Análise da relação entre o índice IDHM e a densidade demográfica com a incidência de Covid-19 no município de São Paulo - SP |
author_sort |
Brito, Daniela Belchior |
title |
Análise da relação entre o índice IDHM e a densidade demográfica com a incidência de Covid-19 no município de São Paulo - SP |
title_short |
Análise da relação entre o índice IDHM e a densidade demográfica com a incidência de Covid-19 no município de São Paulo - SP |
title_full |
Análise da relação entre o índice IDHM e a densidade demográfica com a incidência de Covid-19 no município de São Paulo - SP |
title_fullStr |
Análise da relação entre o índice IDHM e a densidade demográfica com a incidência de Covid-19 no município de São Paulo - SP |
title_full_unstemmed |
Análise da relação entre o índice IDHM e a densidade demográfica com a incidência de Covid-19 no município de São Paulo - SP |
title_sort |
análise da relação entre o índice idhm e a densidade demográfica com a incidência de covid-19 no município de são paulo - sp |
description |
A velocidade da disseminação da Covid-19 levou à adoção de uma série de medidas pelos governos do mundo todo visando a proteção social. Há um esforço coletivo para identificar quais fatores influenciam na transmissão. Portanto, este estudo tem o objetivo de analisar o quanto os índices de desenvolvimento de São Paulo (IDHM) e a densidade demográfica podem contribuir na identificação de distritos que necessitem de gerenciamento prioritário. O estudo se caracteriza sendo ecológico, exploratório e analítico e para a realização do teste de hipóteses, aplicou-se um modelo de regressão linear múltipla (RLM). O município de São Paulo é dividido em 96 distritos. Foram observados dados sobre os casos da doença, sobre densidade demográfica e sobre o IDHM nestes distritos por meio da RLM. Os resultados apontam que o IDHM se relaciona inversamente ao número de óbitos, contudo, a densidade demográfica não se mostrou como indicativo de vulnerabilidade local de maneira isolada. Estas variáveis analisadas conjuntamente apontam os distritos em que ações de combate e prevenção deverão ser urgentes, assim como, a elaboração de planos que conduzam à um planejamento urbano que favoreça a qualidade de vida e adote medidas compatíveis com os princípios da cidade resiliente. |
publisher |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
publishDate |
2022 |
url |
http://periodicos.utfpr.edu.br/rbpd/article/view/13627 |
_version_ |
1805449874780454912 |
score |
10,814766 |