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A desigualdade social é um dos fatores que explicam a maior letalidade da covid-19 entre negros no Brasil. A conclusão é de um estudo feito a partir da análise de dados de internação por SRAG (síndrome respiratória aguda grave) conduzido pelo Núcleo de Operações e Inteligência em Saúde, formado por pesquisadores da PUC-Rio (Universidade Católica do Rio de Janeiro), da Fiocruz (Fundação Oswaldo Cruz), da USP (Universidade de São Paulo) e do IDOR.
Ao cruzar dados de indicadores sociais à sobrevivência ao novo coronavírus, a pesquisa identificou que pretos e pardos sem escolaridade mostraram uma proporção 4 vezes maior de morte do que brancos com nível superior (80,35% contra 19,65%). Além disso, pretos e pardos apresentaram proporção de óbitos, em média, 37% maior do que brancos na mesma faixa de escolaridade.
O estudo “Análise socioeconômica da taxa de letalidade da COVID-19 no Brasil”, publicado nesta quarta-feira (27), sublinha a diferença de mortos e recuperados entre brancos e negros e instruídos e pouco escolarizados, “confirmando as enormes disparidades no acesso e qualidade do tratamento no Brasil”.
A análise foi feita a partir de 29.933 casos de SRAG confirmados para covid-19 que resultaram em óbito ou alta do paciente. A base de dados foi extraída em 21 de maio, com dados atualizados até 18 de maio.
Ao considerar apenas o fator racial, o percentual de pacientes pretos e pardos que vieram a óbito (54,78%) foi maior do que os brancos (37,93%).
Mesmo pelo tipo de internação, pretos e pardos ainda apresentaram maior proporção de mortes em relação aos brancos, sendo que a diferença é maior na UTI que em enfermaria. Pessoas brancas e sem escolaridade têm uma proporção de óbitos de 47% na enfermaria e 71% na UTI (unidade de terapia intensiva), enquanto negros e pardos, também sem nível instrução, têm 69% e 87%, respectivamente.
Quando se considera também o indicador educacional, a disparidade é mais evidente. Quase 80% dos brancos com ensino superior se recuperaram, enquanto apenas 38,41% dos brancos sem instrução sobreviveram à covid-19. Isso significa que “quanto maior o nível de escolaridade, menor a letalidade’. “Este efeito pode ser resultado de diferenças de renda, que geram disparidades no acesso aos serviços básicos sanitários e de saúde”, diz o estudo.
A pesquisa também aponta que o IDH (índice de desenvolvimento humano) do município determina quem sobrevive ao SARS-CoV-2. A chance de morte num município com baixo ou médio IDH é quase o dobro num município com IDH muito alto.
O índice é composto por indicadores de 3 dimensões: longevidade, educação e renda. O número varia de 0 a 1. Quanto mais próximo de 1, maior o desenvolvimento humano.
Na conclusão, os pesquisadores apontam que os resultados levantam uma série de indagações que podem vir a explicar as diferentes letalidades, como diferenças de pirâmide etária, distribuição geográfica e desigualdades sociais, “que afetam diretamente o acesso aos serviços de saúde e, consequentemente, os desfechos das internações”.
No entendimento dos pesquisadores, é “de suma importância responder esses questionamentos”. O texto cita ação aberta pela Defensoria Pública da União do Rio de Janeiro, que obriga as unidades de saúde a reportarem dados de raça, gênero e região nas notificações de casos da covid-19.
A análise considerou variáveis demográficas e socioeconômicas disponibilizadas na base de dados dos pacientes com SRAG, como idade, município do caso registrado, raça/cor e escolaridade.
Os valores de Índice de Desenvolvimento Humano Municipal foram obtidos pelo Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil (2010) para os municípios de ocorrência dos casos da covid-19.
Como nem todas as variáveis estão preenchidas em todos os registros, as análises consideram apenas os casos em que os campos em questão não estavam vazios.
Limitações apontadas pelos pesquisadores são que as notificações de SRAG confirmadas para covid-19 não necessariamente representam o total de casos confirmados no País e que há 35 municípios que não estão presentes no Atlas de Desenvolvimento do Brasil, mas que foram reportados nas notificações de SRAG. Dessa forma, 145 registros foram excluídos da análise.
