Spatiotemporal Trends in Deaths From External Causes in Brazil: 23-Year Ecological and Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mortality from external causes is a major public health issue globally, with significant impacts on both lives and economies. In Brazil, external cause mortality has shown spatiotemporal variations across regions, influenced by social, economic, and demographic factors. Objective: This study aimed to examine the spatiotemporal dynamics of mortality from external causes in Brazil for 23 years (2000-2022), identifying patterns across regions and demographic groups and assessing the major contributing causes of death. Methods: This ecological study used data from the Brazilian Mortality Information System (SIM) and used joinpoint regression to analyze temporal trends, Moran I for spatial analysis, and Poisson scanning statistics for spatiotemporal patterns. A total of 3,240,023 deaths were analyzed, with specific attention given to regional and demographic disparities. Results: The study found that mortality from external causes remained significant, with men and young adults (20-39 years) having the highest rates of death. The main causes of death were assaults (36.61%), transport accidents (26.55%), falls (7.83%), and self-harm (7.43%). Despite an overall decrease in mortality, increases were observed in the North and Northeast regions and among the older adults. High-risk areas were predominantly located in the North, Northeast, and Central-West regions. The mortality trends varied by region, with significant differences in risk across the country. Conclusions: Although there was a general reduction in mortality from external causes in Brazil, this trend was not uniform across all regions. The North, Northeast, and Central-West regions showed the highest mortality risks, with men and young adults being the most affected demographic groups. These findings emphasize the need for targeted public health interventions that address the regional and demographic disparities in mortality from external causes.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».