Análise espacial do envelhecimento populacional em municípios do estado de Mato Grosso, 2010-2020
Objetivos: Descrever por meio dos indicadores demográficos o envelhecimento populacional e padrões espaciais entre nos municípios do Mato Grosso, nos anos de 2010 e 2020. Métodos: Trata-se de estudo ecológico com análise descritiva de indicadores de envelhecimento populacional, com autocorrelação espacial por meio do Índice de Moran Global e pelo método não hierárquico de K-means, para formação de clusters e agrupamentos espaciais realizados pelo software R. Resultados: Mato Grosso tinha 3,95% idosos de 60 anos ou mais em sua população em 1980 e 11,17% em 2020. Os índices de envelhecimento, longevidade e razão de dependência de idosos, também indicam um envelhecimento contínuo da população em todos os Municípios, nos dois períodos estudados. Em 2020, dos 141 municípios, 47 foram classificados de alto envelhecimento e 94 em baixo. A autocorrelação espacial foi significativa, com p-valor < 0,001, para os Índice de envelhecimento populacional, Razão de dependência de idosos, e Longevidade, para cada um dos anos estudados. Conclusão: A dinâmica do envelhecimento populacional nos municípios de Mato Grosso foi progressiva, no sentido sul/norte, cuja analise auxilia na formulação de políticas públicas de saúde do idoso, com enfoque na organização da atenção primária, considerando as características de cada cluster.
Análise espacial do envelhecimento populacional em municípios do estado de Mato Grosso, 2010-2020
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DOI: 10.22533/at.ed.2262201047
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Palavras-chave: Idosos. Envelhecimento populacional. Análise espacial. Demografia. Indicadores (Estatística). Indicadores demográficos.
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Keywords: Aged. Aging. Spatial analysis. Demography. Indicators (Statistics). Demographic indicators.
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Abstract:
Objectives: To describe, by using demographic indicators, the ageing of the population and spatial patterns in the municipalities of Mato Grosso, in 2010 and 2020. Methods: This is an ecological study with a descriptive analysis of the indicators of ageing among the population, considering spatial autocorrelation by using the Global Moran Index and the non-hierarchical K-means method for cluster formation and spatial groupings, carried out by the R software. Results: In 1980, Mato Grosso there were 3.95% elderly people, aged 60 years and over, among its population and 11.17% in 2020. The high rates of ageing, longevity, and reasons for elderly dependency also indicate a continuous ageing of the population in all the Municipalities in both periods analyzed. In 2020, out of the 141 municipalities, 47 were classified as having a high ageing rate, and 94 showed a low rate. The spatial autocorrelation was significant, with p-value < 0.001 for the Population Ageing Index, Reason for elderly dependency, and Longevity, for each year considered here. Conclusion: The dynamics of population ageing in the municipalities of Mato Grosso was progressive in the south/north direction, the analysis of which helps in the formulation of public health policies for the elderly, focusing on primary health care, taking into account the characteristics of each cluster.
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Número de páginas: 23
- Noemi Dreyer Galvão
- Daniel Valentins de Lima
- Mário Ribeiro Alves
- Marina Atanaka
- Silvano Macedo Galvão
