Revista de Economia e Sociologia Rural
https://revistasober.org/article/doi/10.1590/1806-9479.2023.274678
Revista de Economia e Sociologia Rural
ARTIGO ORIGINAL

Condicionantes das internações por doenças respiratórias: evidências espaciais a partir do desmatamento na Amazônia Legal

Deforestation drives extensive hospitalizations for respiratory diseases: spatial evidence in the Brasilian Amazon

José Alex do Nascimento Bento; Jair Andrade de Araujo; Francisco José Silva Tabosa; Wellington Ribeiro Justo

http://dx.doi.org/10.1590/1806-9479.2023.274678 resr, vol.62, n2, e274678, 2024
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Resumo

Este estudo avalia os condicionantes das internações por doenças respiratórias para a região da Amazônia Legal, no âmbito municipal, no período 2000-2019, com o emprego de modelos abordando a dependência espacial. Os resultados da Análise Exploratória de Dados Espaciais sugerem a existência de clusters em um padrão Alto-Alto na região do Arco do Desmatamento e na parte nordeste da referida região. Os resultados indicaram a ocorrência de efeitos não observados nas internações por doenças respiratórias, sendo adequada a estimação pelo modelo Spatial Autocorrelation Model (SAC). As variáveis desmatamento, densidade populacional, emissão de Gases do Efeito Estufa (GEE) e crédito rural influenciaram positivamente, ao passo que razão capital-trabalho e precipitação afetaram de maneira negativa as internações por doenças respiratórias.

Palavras-chave

doenças respiratórias, desmatamento, modelos espaciais, Amazônia Legal

Abstract

Abstract: This study evaluates the conditioning factors of hospitalizations for respiratory diseases for the Legal Amazon, at the municipal level, in the period 2000-2019, using models addressing spatial dependence. The results of the Exploratory Spatial Data Analysis suggest the existence of “clusters” in a High-High pattern in the Arc of Deforestation region and in the northeastern part of that region. The econometric results indicated the presence of unobserved effects, being more adequate the estimation by the Spatial Autocorrelation Model (SAC). The variables deforestation, population density, Greenhouse Gases (GHG) emissions and rural credit had a positive impact, while the capital-labor ratio and precipitation had a negative impact.

Keywords

respiratory diseases, deforestation, spatial models, Legal Amazon

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Submetido em:
10/05/2023

Aceito em:
19/03/2024

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