Made available in DSpace on 2012-09-05T18:23:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) 158.pdf: 3254727 bytes, checksum: 23b561e4202fb8ae1de59145430de998 (MD5) Previous issue date: 2003 / Análise epidemiológica, distribuída em três artigos, acerca da evolução temporal e espacial dos homicídios no Estado de Pernambuco, de 1980 a 1998, visando identificar seus determinantes e áreas/populações de risco. Do ponto de vista metodológico, o estudo foi do tipo ecológico. Efetuou-se uma análise de série temporal, utilizando-se as técnicas de média móvel e análise de regressão. Para a análise espacial, foram utilizadas as técnicas de mapeamento para dados agregados, para identificar as áreas de cluster , o índice de Moran I e o indicador local de associação espacial LISA e as técnicas de mapeamento; gráfico de diagnóstico de espalhamento de Moran, LISA Map e Moran Map. Foi feita uma análise para identificar associações entre as variáveis explicativas e as taxas de homicídios, através do modelo de regressão espacial (CAR) e do modelo aditivo generalizado para detecção de tendência espacial (LOESS). Os resultados demonstraram que, durante a década de 80, houve um crescimento mais elevado (390 por cento) das taxas de homicídios no município do Recife, enquanto, na década de 90, o maior crescimento ocorreu na Região Metropolitana (68,5 por cento), sugerindo disseminação da violência da capital em direção aos demais municípios do Grande Recife. O percentual de homicídios por arma de fogo, a partir de 1984, apresentou-se acima de 50 por cento, dentre as mortes violentas, nas três diferentes áreas estudadas. O padrão espacial identificado modificou-se, mostrando dois pólos de clusterização: um localizado na Região Metropolitana do Recife e o no interior do Estado, na região denominada Polígono da Maconha . Os indicadores taxa de analfabetismo e índice de pobreza foram os únicos que permaneceram no modelo de regressão espacial (CAR), mesmo após ser retirada a tendência, e apresentaram limitado poder explicativo para a violência por homicídios. Estes últimos resultados reforçam empiricamente que a relação entre pobreza e homicídios não é linear nem robusta, apontando para uma discussão muito mais ampla dos determinantes da violência, em que se inclui o crescimento do contrabando e da posse de armas de fogo, o consumo de drogas ilegais, o tráfico de drogas, com as disputas por pontos de vendas, a contribuição do tráfico ilegal de mercadorias, como drogas e armas, na própria economia e desenvolvimento local, como processos sociais emergentes, e que, por sua vez, necessitam de instrumentos diversificados e complementares para sua apreensão.

Made available in DSpace on 2012-09-06T01:12:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) 137.pdf: 1419630 bytes, checksum: 54d1c7a86a48a97123ef9cd42cad1034 (MD5) Previous issue date: 1999 / Na última década, em Porto Alegre, o aumento dos homicídios e dos acidentes de transporte tornaram as causas externas o principal grupo de causas de morte entre 5 e 34 anos de idade. A identificaçao de grupos expostos a fatores correlacionados à violência é fundamental para sua prevençao. O objetivo geral é analisar a distribuiçao espacial das residências das vítimas de homicídios no município de Porto Alegre, em 1996, visando identificar o seu contexto sócio-espacial. Foram utilizados indicadores demográficos e sócio-econômicos, provenientes do censo demográfico de 1991 e contagem populacional de 1996, para caracterizar os setores censitários que compoem o município, através de análise de aglomerados, pelo método K-means. A mortalidade por homicídios, acidentes de transporte e suicídios, proveniente do sistema de informaçoes sobre mortalidade de 1996, foi localizada pontualmente em malha digital de arruamento, através do sistema de informaçoes geográficas do município. A distribuiçao espacial dos óbitos e da populaçao foi analisada através de métodos de alisamento de kernel. A análise do índice de homicídios, construído através da razao entre estas distribuiçoes, permitiu a identificaçao de microáreas de diferentes índices de homicídios. Estas microáreas foram caracterizadas pelos indicadores sócio-econômicos e pela presença de escolas, serviços de saúde, delegacias e postos de polícia militar. Foram identificados quatro grupos que delimitaram microáreas sócio-econômicas, diferenciados com maior peso dos indicadores relacionados às condiçoes de moradia. As microáreas da periferia urbana, onde se concentram as favelas, com piores indicadores sócio-econômicos apresentaram maior índice de homicídios. Por outro lado, os dois grupos de melhor renda e escolaridade apresentaram índices de homicídios menores, mas com níveis de homicídios muito diferenciados entre si. Quando o município foi dividido em microáreas de três níveis de índices de homicídios, as médias dos indicadores que se diferenciaram entre os níveis foram: o número de habitantes por cômodo, renda, instruçao e medianas etárias, mas com grande variabilidade interna. A distribuiçao dos equipamentos públicos de segurança e educaçao, mostrou-se deficitária nas microáreas com alto índice de homicídios. A classificaçao de microáreas através de indicadores sócio-econômicos mostrou capacidade limitada para identificar populaçoes expostas aos homicídios. Pode-se inferir que as condiçoes sócio-econômicas nao determinaram, por si só, os comportamentos violentos. Esta determinaçao depende da combinaçao com outros fatores que têm participaçao importante no perfil de cada local. Sugere-se a busca de novos indicadores que sejam capazes de diferenciar os grupos vulneráveis, com maior precisao. Os métodos espacias utilizados permitiram a identificaçao de microáreas que concentram óbitos, cujas populaçoes devem ser enfocadas no planejamento de açoes de prevençao das mortes violentas. / During the last decade, violent causes of death became the main group of mortality among people between 5 and 34 years old in Porto Alegre City due to an increasing of homicides and traffic accidents. The identification of groups exposed to factors correlated to violence is a major task for its prevention. The general objective of this study is to analyze the spatial distribution of the victims' homicide residences in the municipality of Porto Alegre, in 1996, aiming to identify its social and spatial context. Demographic and socioeconomic indicators were used, based on data from the demographic census of 1991 and population counting of 1996, to characterize the municipal census tracts through cluster analysis, using the K-means method. The mortality by homicides, traffic accidents and suicides, from the mortality information system was located as points on the street digital map, through Geographic Information System. Spatial distribution of deaths and population were analyzed through Kernel smoothing method. Analysis of homicide index, calculated through the ratio between these distributions, allowed the identification of microareas with different homicide indexes. These microareas were characterized by socioeconomic indicators and by the presence of schools, health services and police stations. Four groups were identified defining socioeconomic microareas in which the dwelling condition indicators played a major role in their differentials. Urban peripheric microareas, where slums are concentrated, with worst socioeconomic indicators, presented higher homicide index. On the other hand, the two groups with better income and education levels presented lower homicide indexes, however, with very differentiated homicide levels between them. When analyzing the municipality by microareas of three homicide index levels, the indicators: household crowding, income, education and age, presented wider differences among microareas, although with large internal variability. Police stations and schools were unequally distributed throughout homicide index microareas. The microareas classification through socioeconomic indicators presented a limited capability to identify exposed groups. Socioeconomic conditions by themselves did not determine the violent behaviors. Other factors can have an important participation in the determination of violence depending on each local combination of factors. New indicators must be incorporated for the precise differentiation of vulnerable groups. The used spatial analysis methods allowed the identification of microareas that concentrate deaths. The target populations should be focused by actions aiming to prevent violent deaths.