Search

RESUMO: Objetivo: Apresentar um estudo de prevalência em presídios e estimar o percentual de pessoas privadas de liberdade, profissionais de saúde e agentes penitenciários infectados com o SARS-CoV-2 no Espírito Santo (ES). Métodos: Tratou-se de um estudo de prevalência com amostragem realizada em 34 unidades prisionais no ES, estratificadas entre os dias 31 de agosto e 4 de setembro de 2020, com base no Population-based age-stratified seroepidemiological investigation protocol for COVID-19 virus infection. Realizaram-se entrevistas e testes rápidos para detecção de imunoglobina G e M nos grupos citados. Resultados: Entre os 1.830 indivíduos (311 profissionais de saúde, 675 agentes penitenciários e 844 pessoas privadas de liberdade - PPL), as prevalências de infecção por COVID-19 foram 11,89% para os profissionais de saúde, 22,07% para os agentes penitenciários e 31,64% para as PPL. A maioria era do sexo masculino, com idade entre 21 a 40 anos, ensino fundamental e superior e cor parda, e os entrevistados concentravam-se na Região Metropolitana de Vitória. Conclusão: Observou-se que a prevalência foi maior entre as pessoas privadas de liberdade em todas as regiões no regime fechado e para os agentes penitenciários no regime semiaberto, com destaque para a Região Norte. Quanto à comparação entre os regimes e região, observaram-se distinções entre os grupos das PPL com testes positivos. Para que se alcance a eficácia no combate à COVID-19 no sistema prisional, são necessárias ações de desencarceramento, testes e vacinação em massa, como também outras ações de saúde.

ABSTRACT: Objectives: to estimate the prevalence of SARS-CoV-2 infection in residents of the Greater Vitória region living in subnormal and non-subnormal agglomerates, and to compare sociodemographic and clinical characteristics of total residents (infected and not infected with SARS-CoV-2) between them. Methods: Population-based prevalence study conducted by serological testing in 2020, with a study unit in households in Greater Vitória, grouped into census tracts classified as sub-normal agglomerates and non-sub-normal agglomerates. The two groups were compared in terms of prevalence and associated factors. The significance level adopted was 5%. Results: The prevalence found in the sub-normal clusters was 12.05% (95%CI 9.59–14.50), and in the non-sub-normal clusters 10.23% (95%CI 7.97–12.50) this difference was not statistically significant (p = 0.273). Comparing the sociodemographic characteristics, more people who declare themselves to be of mixed race were found in the sub-normal clusters, a higher percentage of illiterates and people with only elementary education, greater number of residents per household, longer stay in public transportation, sharing a bathroom with another household, fewer bedrooms per residence and higher frequency of irregular water supply when compared to non-sub-normal clusters (p < 0.05). Conclusions: The epidemiological characteristics of sub-normal clusters’ residents show the social inequalities that can hinder control measures in a pandemic situation.