Effect of income on the cumulative incidence of COVID-19: an ecological study

Rev Lat Am Enfermagem. 2020 Jun 26:28:e3344. doi: 10.1590/1518-8345.4475.3344. eCollection 2020.
[Article in English, Portuguese, Spanish]

Abstract

Objective: to analyze the relationship between per capita income and the cumulative incidence of COVID-19 in the neighborhoods of the city of Rio de Janeiro, RJ, Brazil.

Method: an ecological study using neighborhoods as units of analysis. The cumulative incidence rate per 100,000 inhabitants and the median of potential confounding variables (sex, race, and age) were calculated. Multiple analysis included quantile regression, estimating the regression coefficients of the variable income for every five percentiles from the 10th to 90th percentiles to verify the relationship between income and incidence.

Results: the city's rate was 36.58 new cases per 100,000 inhabitants. In general, the highest rates were observed in the wealthiest regions. Multiple analysis was consistent with this observation since the per capita income affected all percentiles analyzed, with a median regression coefficient of 0.02 (p-value <0.001; R2 32.93). That is, there is an increase of R$ 0.02 in the neighborhood's per capita income for every unit of incidence.

Conclusion: cumulative incident rates of COVID-19 are influenced by one's neighborhood of residency, suggesting that access to testing is uneven.

Objetivo: analisar a relação entre renda per capita e incidência acumulada de COVID-19 nos bairros do município do Rio de Janeiro.

Método: estudo ecológico utilizando os bairros como unidades de análise. Foram calculadas as taxas de incidência acumulada por 100 mil habitantes e a mediana de possíveis variáveis confundidoras (sexo, raça/cor e idade). A análise múltipla contou com técnica de regressão quantílica, estimando-se os coeficientes de regressão da variável renda a cada cinco percentis no intervalo entre os percentis dez e 90, a fim de verificar a relação entre renda e incidência.

Resultados: a taxa municipal foi de 36,58 casos novos por 100 mil habitantes. Em geral, as maiores taxas da doença foram observadas nas regiões de elevada renda. A análise múltipla coadunou com esta observação, já que a renda per capita apresentou efeito em todos os percentis analisados, tendo coeficiente de regressão mediano de 0,02 (p-valor <0,001; R2 32,93), ou seja, que a cada unidade de incidência elevam-se R$0,02 na renda per capita do bairro.

Conclusão: as taxas de incidência acumulada de COVID-19 são influenciadas pela renda do bairro de residência dos casos, sugerindo que o acesso aos exames esteja ocorrendo de modo desigual.

Objetivo: analizar la relación entre la renta per cápita y la incidencia acumulada de COVID-19 en los barrios del municipio de Rio de Janeiro.

Método: estudio ecológico utilizando los barrios como unidades de análisis. Fueron calculadas las tasas de incidencia acumuladas por cada 100 000 habitantes y la mediana de las posibles variables mezcladas (sexo, raza/color y edad). El análisis múltiple contó con la técnica de regresión cuantílica, estimándose los coeficientes de regresión de la variable renta por cada cinco percentiles en el intervalo entre los percentiles 10 y 90, con el fin de verificar la relación entre la renta alquiler y la incidencia.

Resultados: la tasa municipal fue de 36,58 casos nuevos por 100 000 habitantes. En general, se observaron las mayores tasas de la enfermedad en las regiones de renta alta. El análisis múltiple coincidió con esta observación, ya que la renta per cápita tuvo efecto en todos los percentiles analizados, con un coeficiente de regresión medio de 0,02 (valor de p <0,001; R2 32,93). Es decir, para cada unidad de incidencia aumenta R$0,02 la renta per cápita del barrio.

Conclusión: las tasas de incidencia acumuladas de COVID-19 se ven influidas por la renta del barrio de residencia de los casos, lo que sugiere que el acceso a los exámenes se produce de forma desigual.

MeSH terms

  • Age Distribution
  • Betacoronavirus*
  • Black People / statistics & numerical data
  • Brazil / epidemiology
  • COVID-19
  • Cities / epidemiology
  • Coronavirus Infections / economics
  • Coronavirus Infections / epidemiology*
  • Female
  • Humans
  • Incidence
  • Income*
  • Male
  • Middle Aged
  • Pandemics* / economics
  • Pandemics* / statistics & numerical data
  • Pneumonia, Viral / economics
  • Pneumonia, Viral / epidemiology*
  • Residence Characteristics / statistics & numerical data*
  • SARS-CoV-2
  • Sex Distribution
  • Socioeconomic Factors