Spatial analysis of Brazil's COVID-19 response capacity: a proposal for a Healthcare Infrastructure Index. / Análise espacial das condições de enfrentamento à COVID-19: uma proposta de Índice da Infraestrutura da Saúde do Brasil.

One of the concerns linked to the COVID-19 pandemic is the capacity of health systems to respond to the demand for care for people with the disease. The objective of this study was to create a COVID-19 response Healthcare Infrastructure Index (HII), calculate the index for each state in Brazil, and determine its spatial distribution within and across regions. The HII was constructed using principal component factor analysis. The adequacy of the statistical model was tested using the Kaiser-Meyer-Olkin test and Bartlett's test of sphericity. The spatial distribution of the HII was analyzed using exploratory spatial data analysis. The data were obtained from DATASUS, the Federal Nursing Council, Ministry of Health, Government Procurement Portal, and the Transparency Portal. The nine states in the country's North and Northeast regions showed the lowest indices, while the five states from the Southeast and South regions showed the highest indices. Low-low clusters were observed in Amazonas and Pará and high-high clusters were found in Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo, and Paraná.

Uma das preocupações ligadas à pandemia da COVID-19 se refere à capacidade da estrutura do sistema de saúde suportar a demanda por atendimento e tratamento de pessoas acometidas por esta doença. Diante disso, o objetivo deste estudo consiste em criar e mapear o Índice de Infraestrutura de Saúde (IIS) das Unidades da Federação (UFs) brasileiras, bem como verificar a sua distribuição espacial. Para isso, foi aplicada a metodologia de Análise Fatorial por Componentes Principais. Aplicou-se os testes de Bartlett e Kaiser-Meyer-Olkin para verificação da sua adequabilidade. Em seguida procedeu-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais. Os dados foram coletados no DATASUS, COFEN, Ministério da Saúde, Portal de Compras do Governo e Portal da Transparência. Quanto aos resultados, o índice revelou que nove estados do Norte e Nordeste registraram os menores índices e cinco estados do Sudeste e Sul apresentaram os maiores índices. Foi registrado um cluster baixo-baixo nos estados do Amazonas e Pará e um Cluster alto-alto em Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo e Paraná.

Análise espacial das condições de enfrentamento à COVID-19: uma proposta de Índice da Infraestrutura da Saúde do Brasil / Spatial analysis of Brazil's COVID-19 response capacity: a proposal for a Healthcare Infrastructure Index

Resumo Uma das preocupações ligadas à pandemia da COVID-19 se refere à capacidade da estrutura do sistema de saúde suportar a demanda por atendimento e tratamento de pessoas acometidas por esta doença. Diante disso, o objetivo deste estudo consiste em criar e mapear o Índice de Infraestrutura de Saúde (IIS) das Unidades da Federação (UFs) brasileiras, bem como verificar a sua distribuição espacial. Para isso, foi aplicada a metodologia de Análise Fatorial por Componentes Principais. Aplicou-se os testes de Bartlett e Kaiser-Meyer-Olkin para verificação da sua adequabilidade. Em seguida procedeu-se a Análise Exploratória de Dados Espaciais. Os dados foram coletados no DATASUS, COFEN, Ministério da Saúde, Portal de Compras do Governo e Portal da Transparência. Quanto aos resultados, o índice revelou que nove estados do Norte e Nordeste registraram os menores índices e cinco estados do Sudeste e Sul apresentaram os maiores índices. Foi registrado um cluster baixo-baixo nos estados do Amazonas e Pará e um Cluster alto-alto em Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo e Paraná.

Abstract One of the concerns linked to the COVID-19 pandemic is the capacity of health systems to respond to the demand for care for people with the disease. The objective of this study was to create a COVID-19 response Healthcare Infrastructure Index (HII), calculate the index for each state in Brazil, and determine its spatial distribution within and across regions. The HII was constructed using principal component factor analysis. The adequacy of the statistical model was tested using the Kaiser-Meyer-Olkin test and Bartlett's test of sphericity. The spatial distribution of the HII was analyzed using exploratory spatial data analysis. The data were obtained from DATASUS, the Federal Nursing Council, Ministry of Health, Government Procurement Portal, and the Transparency Portal. The nine states in the country's North and Northeast regions showed the lowest indices, while the five states from the Southeast and South regions showed the highest indices. Low-low clusters were observed in Amazonas and Pará and high-high clusters were found in Minas Gerais, Rio de Janeiro, São Paulo, and Paraná.

Shoulder Muscle Activation Levels During Exercises With Axial and Rotational Load on Stable and Unstable Surfaces.

This study evaluated the effects of instability on the EMG activity of scapular stabilizing and upper limb muscles during exercises with axial and rotational load. Twenty male volunteers (20.9 ± 1.8 years, 174.1 ± 0.04 cm, 73.17 ± 8.77 kg) experienced in strength training participated in a crossover design. Muscle activation of anterior deltoid (AD), posterior deltoid (PD), pectoralis major (PM), biceps brachii (BB), triceps brachii (TB), upper trapezius (UT), middle trapezius (MT), lower trapezius (LT), and serratus anterior (SA) were determined on both conditions. Participants performed a single series of 10 repetitions of bench press and fly exercises on stable (bench) and unstable (proprioceptive disc) conditions at 60% of 1-RM. The Friedman test and post hoc Dunn's indicated that the unstable condition showed greater EMG activity for AD (P = .001) and BB (P = .002) on the fly exercise, SA (P = .001) and LT (P = .048) on the bench press, and PM (P ≤ .002) on both exercises. These results show that using an unstable surface in exercises with rotational load provides superior EMG activity of the agonist muscles, while in exercise with axial load, the instability favors EMG activity of the scapular stabilizing muscles.