Poverty, Inequality, and the Territorial Geography of Leprosy in Northeastern Brazil: A Spatial Panel Analysis
Leprosy in Brazil remains closely tied to poverty, inequality, and unequal access to health and sanitation infrastructure, making it a revealing case for studying social and demographic disparities across territory. This study analyzes the socioeconomic, demographic, sanitary, and environmental determinants of the disease in 1,793 municipalities in the Northeast between 2002 and 2023. A two-dimensional fixedeffects spatial panel was used, preceded by Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA), Moran's Global Index, and local indicators of spatial association (LISA). Among the alternative spatial models estimated, the Spatial Durbin Model (SDM) was selected based on AIC/BIC criteria and diagnostic tests. The results show a persistent positive spatial autocorrelation of leprosy, with clusters concentrated in socially vulnerable areas. Education, income inequality, sanitation conditions, infant mortality, vaccination coverage, and climatic factors proved relevant in explaining disease incidence. Indirect effects indicate that the socioeconomic and demographic characteristics of neighboring municipalities significantly influence local leprosy levels, revealing spatial externalities in poverty, inequality, and public-service provision. The findings reinforce the need for regionally coordinated social and health policies to address the territorial roots of disease transmission.
A hanseníase no Brasil permanece intimamente associada à pobreza, à desigualdade e ao acesso desigual à infraestrutura de saúde e de saneamento, constituindo um caso revelador para o estudo das disparidades sociais e demográficas no território. Este estudo investiga os determinantes socioeconômicos, demográficos, sanitários e ambientais da hanseníase em 1.793 municípios do Nordeste brasileiro entre 2002 e 2023. Empregou-se um modelo de painel espacial com efeitos fixos bidimensionais, precedido por Análise Exploratória de Dados Espaciais (AEDE), pelo Índice de Moran Global e por Indicadores Locais de Associação Espacial (LISA). Dentre as especificações espaciais alternativas estimadas, o Modelo Durbin Espacial (Spatial Durbin Model – SDM) foi selecionado com base nos critérios AIC/BIC e em testes diagnósticos. Os resultados evidenciam autocorrelação espacial positiva, significativa e persistente na incidência da hanseníase, com clusters concentrados nas áreas de maior vulnerabilidade social. Escolaridade, desigualdade de renda, condições de saneamento, mortalidade infantil, cobertura vacinal e fatores climáticos mostraram-se determinantes relevantes da incidência da doença. Os efeitos indiretos indicam que as características socioeconômicas e demográficas dos municípios vizinhos influenciam substancialmente os resultados locais, revelando externalidades espaciais associadas à pobreza, à desigualdade e à provisão de serviços públicos. Esses achados reforçam a necessidade de políticas sociais e de saúde territorialmente coordenadas para enfrentar as raízes territoriais da transmissão da hanseníase.