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COMPRIME - COnhecer Mais PaRa Intervir MElhor: Análise preliminar de fatores determinantes da transmissão da COVID-19 em Portugal, a nível municipal, em diferentes momentos da 1a onda epidémica

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Summary:	Contexto: O papel dos determinantes demográficos e socioeconómicos na transmissão do vírus SARS Cov2 ainda não é claro e acredita-se que varie em diferentes contextos e períodos da pandemia. A análise desses determinantes pode ajudar a gerar hipóteses sobre a transmissão e apoiar na definição de estratégias de prevenção. Objetivos: Identificar os determinantes demográficos e socioeconómicos que podem estar associados a maior transmissibilidade da COVID-19 ao nível do município em Portugal. Métodos: Pretende-se avaliar quais os determinantes que mais influenciam o número de casos diários de COVID-19 em 4 momentos entre março e junho (corresponde à primeira vaga da pandemia) em Portugal. Foram selecionados 60 indicadores de 5 dimensões: populacional, prevalência de doenças, economia, contexto social e mobilidade. Realizamos análises de regressão linear múltipla (RLM) (p < 0,05) e análise de rede neural artificial (RNA) para identificar preditores do número de casos diários. Resultados: Para RML, algumas das variáveis identificadas foram: população residente e densidade populacional, exportações, dormidas em instalações turísticas, educação, restauração e alojamento, algumas indústrias e construção civil, proporção da população que trabalha fora do município, taxa de migração, entre outros. Na RNA, algumas das variáveis identificadas foram: densidade populacional e população residente, urbanização, alunos do ensino superior, exportações, edifícios de habitação social, emprego nos serviços de produção e parcela da população que trabalha fora do município de residência. Conclusões: Vários fatores foram identificados como possíveis determinantes da transmissibilidade da COVID-19 ao nível municipal. Apesar das limitações do estudo, acreditamos que estes resultados podem contribuir para apoiar tomadas de decisão e abordagens de comunicação e prevenção.
Subject:	Pandemics Modelo não linear Municipal level Non-linear model COVID-19 Nível municipal Linear model Modelo linear Pandemia
Country:	Portugal
Document type:	journal article
Access type:	Open
Associated institution:	Repositório Aberto da Universidade do Porto
Language:	English
Origin:	Repositório Aberto da Universidade do Porto

Description
Summary:	Contexto: O papel dos determinantes demográficos e socioeconómicos na transmissão do vírus SARS Cov2 ainda não é claro e acredita-se que varie em diferentes contextos e períodos da pandemia. A análise desses determinantes pode ajudar a gerar hipóteses sobre a transmissão e apoiar na definição de estratégias de prevenção. Objetivos: Identificar os determinantes demográficos e socioeconómicos que podem estar associados a maior transmissibilidade da COVID-19 ao nível do município em Portugal. Métodos: Pretende-se avaliar quais os determinantes que mais influenciam o número de casos diários de COVID-19 em 4 momentos entre março e junho (corresponde à primeira vaga da pandemia) em Portugal. Foram selecionados 60 indicadores de 5 dimensões: populacional, prevalência de doenças, economia, contexto social e mobilidade. Realizamos análises de regressão linear múltipla (RLM) (p < 0,05) e análise de rede neural artificial (RNA) para identificar preditores do número de casos diários. Resultados: Para RML, algumas das variáveis identificadas foram: população residente e densidade populacional, exportações, dormidas em instalações turísticas, educação, restauração e alojamento, algumas indústrias e construção civil, proporção da população que trabalha fora do município, taxa de migração, entre outros. Na RNA, algumas das variáveis identificadas foram: densidade populacional e população residente, urbanização, alunos do ensino superior, exportações, edifícios de habitação social, emprego nos serviços de produção e parcela da população que trabalha fora do município de residência. Conclusões: Vários fatores foram identificados como possíveis determinantes da transmissibilidade da COVID-19 ao nível municipal. Apesar das limitações do estudo, acreditamos que estes resultados podem contribuir para apoiar tomadas de decisão e abordagens de comunicação e prevenção.